Долговременная память википедия: Недопустимое название | Virtual Laboratory Wiki

Эффективность использования мнемонических приёмов / А. М. Макарова, Д. И. Байгачёв, Н. А. Дорошенко [и др.]. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 17 (203). — С. 273-275. — URL: https://moluch.ru/archive/203/49856/ (дата обращения: 04.05.2021).

Проблема улучшения памяти была актуальна во все времена. И в современном мире необходимость запоминания больших объёмов информации очень велика. Соответственно появилось много предложений обучить лучшему методу запоминания, не зависимо от его эффективности.

Физиологические механизмы памяти

Память — обозначение комплекса познавательных способностей и высших психических функций по накоплению, сохранению и воспроизведению знаний и навыков [1]. Виды памяти классифицируют по форме проявления, по временной характеристике, или продолжительности (мгновенная, кратковременная, долговременная).

Мгновенная память заключается в образовании мгновенного отпечатка. Мгновенная память переходит в категорию кратковременной памяти при достаточной силе действующего стимула. В основе кратковременной памяти лежит повторная многократная циркуляция импульсных разрядов по круговым замкнутым цепям нервных клеток. Превращение краткосрочной памяти в долговременную обусловлено наступлением стойких изменений синаптической проводимости как результата повторного возбуждения нервных клеток [2].

Мнемоника— совокупность специальных приёмов и способов, облегчающих запоминание нужной информации и увеличивающих объём памяти путём образования ассоциаций. Метод размещения — один из старейших мнемонических приемов. Суть его состоит в том, что запоминаемую информацию нужно мысленно расставлять в хорошо знакомом помещении в строго определенном порядке. Затем достаточно вспомнить это помещение, чтобы воспроизвести необходимую информацию [3].

Материалы иметоды исследования

1. 10 пар слов, между которыми легко установить смысловые связи (приложение 1) и 10 пар слов, между которыми установить смысловые связи сложно (приложение 2 и 3).
2. Секундомер.
3. 25 испытуемых в возрасте от 17 до 35 лет.
4. Мнемонический метод размещения.

Порядок исследования

Экспериментатор вначале читает каждую пару слов, а исследуемый старается установить связь меду словами пары. Затем экспериментатор называет только первое слово пары, а исследуемый должен воспроизвести второе, пользуясь установленной им связью. Исследуемым была прочитана соответствующая инструкция.

Экспериментатором вначале было проведено исследование 1, с использованием пар слов, между которыми было легко установить смысловые связи (Приложение 1), затем с использованием пар слов, между которыми сложно установить смысловые связи (Приложение 2).

Затем испытуемому было предложено для запоминания использовать самый простой мнемонический прием, метод размещения, не требующий специальной подготовки, при котором при запоминании слов испытуемый как бы мысленно размещает зрительные образы данных слов в хорошо знакомом месте — скажем дорога из дома на работу, в университет или место, в котором он часто бывает. Для этого исследования использовалось Приложение 3.

При исследовании с использованием пар слов, не связанных между собой логически (Исследование 2), запоминание пар слов ухудшалось на 40 % по сравнению с уровнем запоминания пар слов, связанных между собой логической связью (Исследование 1).

При исследовании, в котором испытуемым было предложено использовать метод размещения, запоминание улучшилось на 23 %, по сравнению с исследованием 2.

Некоторые особенности:

– Четверо испытуемых проговаривали пары слов про себя, двигая при этом губами. При повторном проведении исследования с этими людьми, когда испытуемым было запрещено это делать, результаты ухудшались в среднем на 10 %

– У тех испытуемых, которые при запоминании пар слов в исследовании 1 и исследовании 2 представляли себе образы предметов (9 человек), результаты лучше в среднем на 17 %.

– Запоминание пар слов также зависит от времени суток, в которое проводилось исследование. У людей, которые проходили исследование в вечернее время суток результаты на 15 % хуже, чем у людей, испытуемых утром

Выводы:

1. При использовании пар слов, не имеющих логической связи, количество запомненных пар существенно снижается, что указывает на влияние смысловых связей на процессы запоминания.
2. При использовании метода размещения, объём запоминаемой информации увеличивается, даже несмотря на то, что данный метод все испытуемые используют впервые. То есть при постоянном использовании данного метода, мы можем предположить, что объем запоминаемой информации также будет возрастать.
3. При оценке данных, полученных в данном исследовании, следует учитывать такие данные как время суток, в которое проводилось исследование, пользовался ли испытуемый мнемоническими приемами, а частности методом размещения, ранее, шевелил ли губами или шептал при запоминании.
4. Также на примере метода размещения мы доказали, что мнемоника позволяет запоминать информацию с однократного восприятия каждого элемента, что имеет высокое практическое значение и может применяться в повседневной жизни, например, при запоминании неких длинных списков.

Литература:

1. Каменская М. А, Каменский А. А.. Основы нейробиологи. —: Дрофа, 2014. — 365 с.
2. Память // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Память (дата обращения: 24.04.2018).
3. Метод Цицерона // Самоучитель по развитию. URL: http://upgradememory.ru/pg/metod_cicerona.htm (дата обращения: 24.04.2018).

Основные термины (генерируются автоматически): использование пар слов, метод размещения, пар слов, запоминаемая информация, Запоминание пар слов, испытуемый, время суток, кратковременная память, логическая связь, мгновенная память.

Память человека — долговременная память

Продолжение. Начало: “Память человека и головной мозг“

Структура долговременной памяти

Долговременная память является не статическим хранилищем, а широко разветвленной, динамической и модулируемой сетью в головном мозге. Сегодня ведутся бурные дебаты о четырех различных типах долговременной памяти, отвечающих за качественно разные виды информации. Предполагают, что во время эволюции эти различные системы развивались по очереди и также в сегодняшнем растущем человеческом мозгу образуются по очереди и настраиваются одна на другую. Конечно, эти виды памяти нужно не категорически отделять одну от другой, а сочетать в работе.

Длительная память “хранится” в различных отделах головного мозга. Какие анатомические структуры участвуют в накоплении информации и в ее вспоминании, указывают сегодня компьютерные томографы и пациенты, которые получили травмы головного мозга в следствие аварии. В неврологии имеются удивительные случаи, которые показывают, как неоднородно функционирует длительная память.

“Узнавание”

Неврологи называют систему “узнавания” первой ступенью смысловой обработки. “Узнавание” предполагает “облегченное изучение” или “поиск старых путей”. Может произойти полное и быстрое осознание или же может быть выявлено сходство новой информации с полученной ранее. Если, например, маленький ребенок впервые увидел рыбу, то потом он будет узнавать другие виды рыб, хотя выглядят они по-другому. Эта первая ступень воспроизведения в памяти сходных данных и ситуаций была очень важна для наших предков, которым приходилось встречаться с опасными животными и различать ядовитые и съедобные растения. Этот же вид памяти работает у грудных детей и малышей до года, когда они учатся, подражая взрослым, намного лучше, чем когда тому же самому их пытаются научить на словах. Своим примером родители утверждают манеру поведения, которую дети неосознанно копируют, – так происходит воспитание, и об этом стоит помнить, когда речь идет о манерах, поведении, чтении или спортивных интересах. Реклама работает на тех же самых принципах, делая ставку на раздражители, которые воспринимаются человеком подсознательно.

Процедурная память

Процедурная память отвечает за выученные двигательные процессы в целом. Эти механические, или моторные, навыки появляются у маленьких детей, в то время как они учатся ездить на велосипеде, и у взрослых, когда они осваивают технику вождения автомобиля. Если мы однажды освоили двигательный процесс с осознанным контролем над действием, мы всегда сможем выполнять их автоматически и нам больше не придется осознанно контролировать детали этого действия. При этом чем больше мы упражняемся, тем лучше мы будем выполнять это действие.

Семантическая память

Семантическая память, то есть память на определенные факты, отвечает за школьные знания, жизненный опыт и общие связи. Память на факты работает в тесном взаимодействии с эпизодической памятью. Слова или географические названия лучше сохраняются в памяти, если они связаны с автобиографическими событиями, хотя могут вспоминаться как совершенно самостоятельная информация. Кто, например, во время своей первой поездки в Италию запомнил, что Рим это столица Италии, будет помнить этот факт долгое время, даже без упоминаний о своей поездке.

Эпизодическая память

Эпизодическая память хранит автобиографические воспоминания, поэтому часто называется автобиографической памятью. В ней хранятся субъективные события, которые связаны с местом, временем и определенными фактами – они всегда сопровождаются относящимися к ним положительными или отрицательными личными эмоциями. Осознанным воспоминаниям необходим язык, поэтому эпизодическая память не развивается у детей до третьего или четвертого года жизни (эти годы называют “инфантильной амнезией”, так как большинство людей не могут их вспомнить). В этот период мозг располагает наибольшей плотностью синапсов. По принципу “используй или потеряешь” нервные соединения сохраняются или снова сокращаются. Неврологи предполагают, что дети начинают выстраивать осознанную, эпизодическую память только после того, как они освоили большой словарный запас. Таким образом, эпизодическая  память зависит от семантической памяти и от интеллекта и опирается на них. Эпизодическая память требует высшей степени сознания. Она полностью созревает только после формирования в мозге большого количества нейронных соединений в возрасте 20 лет. При координации движения мускулатуры лица, языка, дыхания и голоса активируется процедурная память.

Для владения языком, включая его многослойную грамматику, человек использует семантическую память. Кроме того, она нужна ему, чтобы извлекать из памяти имеющиеся фактические знания. Система “узнавания” дает возможность воспроизводить в памяти ранее полученную информацию, в том числе визуальные образы. Эпизодическая память позволяет вспомнить эмоции, которые человек испытывал в различные моменты в прошлом. Благодаря эмоциональной оценке и интересу события врезаются в память особенно сильно и точно.

Долгая дорога математических формул в долговременную память

Быстро стать умным так же нереально, как за одну ночь стать богатым или в один миг похудеть. Для достижения любой из этих целей требуются мотивация, терпение и действие. Чтобы успешно учиться, нужно вникать в смысл информации, сохранять ее на долгий срок и применять – это очень долгий процесс. Преимуществом школьников можно считать то, что у них этот процесс проходит во время созревания мозга, а потому значительно быстрее, чем у их родителей.

Как новая информация оседает в долговременной памяти? Если школьник хочет выучить новую формулу по математике, то сначала эта формула попадает в оперативную память. Первая станция для всех новых данных – это гиппокамп. Он является калиткой в семантическую память, без его участия мы не можем формировать воспоминания и воспроизводить хронологическую последовательность событий. Как детектор, он проверяет, что является новым для нашей памяти. Когда поступает информация, которую необходимо запомнить, в гиппокампе образуются синапсы. У того, кто учится, появляется больше синапсов, и возможно, это приводит даже к образованию новых нервных клеток (нейрогенез в гиппокампе). Формула по математике получает некий образ на этой промежуточной станции. Задача гиппокампа – переместить новые данные в соответствующие системы долговременной памяти. Он решает, какие события или учебный материал, каким способом и где помещаются. Он работает полностью неосознанно. Мы не можем решать: “Я хочу сохранить это в памяти!” Любой ученик лично убеждается в этом. Хотя школьник решал уже накануне на занятии задачи по этой математической формуле, у него могут возникнуть трудности с ее точным воспроизведением. Он не может осознанно повлиять на воспроизведение в своей памяти этой формулы.

Что далее происходит с формулой? Элементы над дробной чертой ученику понятны, не ладится дело со знаменателем. Школьник должен еще раз представить себе формулу с примерами, которые делают ее более понятной, лучше всего делать это в течение 24 часов. Медленный переход новых фактов из промежуточного хранилища гиппокампа в долговременную память может продолжаться от недели до одного года и происходит успешно, только если ученик активно использует эту формулу, повторяет, снова и снова применяет ее в различных задачах.

Долговременная память — Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Долговременная память (LTM) — это наша память о прошлых событиях. Это следует из кратковременной памяти и включает в себя рост нервных синапсов, которые очень долговечны.

Мозг не хранит воспоминания в единой структуре, как это можно увидеть на жестком диске компьютера. Вместо этого разные типы памяти хранятся в разных областях мозга. Долговременную память обычно делят на два основных раздела: явная память и неявная память. ^[1]

Явная память [изменение | изменить источник]

Явная или «декларативная» память относится к воспоминаниям, которые можно вспомнить сознательно, например, к фактам и знаниям. Они частично кодируются гиппокампом и хранятся где-то еще. Точно неизвестно, но в качестве вероятного кандидата была предложена височная кора. Исследования показывают, что пациенты с амнезией с повреждением медиальной височной доли хуже выполняли явные обучающие тесты, чем здоровые люди из контрольной группы. Однако те же пациенты с той же скоростью, что и здоровые люди из контрольной группы, прошли неявных тестов на обучение . Это означает, что медиальная височная доля активно участвует в явном обучении, но не в неявном обучении. ^{[2] [3]}

Неявная память [изменение | изменить источник]

Неявная или процедурная память относится к использованию объектов или движений тела, например, как именно пользоваться карандашом, водить машину или ездить на велосипеде. Этот тип памяти закодирован и, как предполагается, хранится в полосатом теле и других частях базальных ганглиев.Считается, что базальные ганглии опосредуют процедурную память и другие структуры мозга и в значительной степени не зависят от гиппокампа. ^[4] Теменная и затылочная области связаны с неявной памятью. ^{[5] [6]}

Эмоциональная память [изменить | изменить источник]

Память о событиях, вызывающих особенно сильные эмоции, может включать как декларативные, так и процедурные процессы памяти. Эмоциональные воспоминания доступны сознательно, но вызывают мощную бессознательную физиологическую реакцию.Исследования показывают, что миндалевидное тело чрезвычайно активно во время эмоциональных ситуаций и взаимодействует с гиппокампом и префронтальной корой, кодируя и объединяя эмоциональные события. ^{[7] [8]}

Рабочая память (STM) не является частью долговременной памяти, но важна для работы долговременной памяти. Рабочая память хранит информацию и работает с ней в течение короткого периода, прежде чем она будет либо забыта, либо помещена в долговременную память. Затем, чтобы вспомнить что-то из долговременной памяти, это должно вернуться в рабочую память.Если рабочая память перегружена, это может повлиять на кодирование долговременной памяти. ^{[9] [10]}

1. ↑ Аткинсон Р. И Шиффрин Р. 1968. Глава: Память человека: предлагаемая система и процессы управления ею. Психология обучения и мотивации 2 : 89–195.
2. ↑ Meulemans, Thierry & Van der Linden, Martial 2003. Неявное изучение сложной информации при амнезии. Мозг и познание , 52 (2), 250-257.[1]
3. ↑ Aggleton, John P. 200). Что такое антероградная амнезия: отключение и скрытые поражения. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии , 61 (10), 1441-1471. [2]
4. ↑ Фоерде К. и Полдрак Р.А. 2009. Процедурное обучение у людей. Новая энциклопедия нейробиологии , 7 , 1083-1091. Https://dx.doi.org/10.1016/B978-008045046-9.00783-X
5. ↑ Манелис А; Хэнсон С. и Хэнсон С.Дж. 2011. Неявная память для местоположений объектов зависит от реактивации областей мозга, связанных с кодированием. Картирование человеческого мозга , 32 (1), 32-50. Https://dx.doi.org/10.1002/hbm.20992
6. ↑ Holz J. et al. 2012. PLoS ONE , 7 (7), 1–10
7. ↑ Бьюкенен, Тони В. 2007. Извлечение эмоциональных воспоминаний. Психологический бюллетень , 133 (5). 10.1037 / 0033-2909.133.5.761
8. ↑ Кэхилл Л. и Макгоу Дж. Л. 1996. Модуляция памяти. Текущее мнение и нейробиология , 6 (2), 237-242.[3]
9. ↑ Ranganath C.C .; Майкл Б.Х. И Крейг Дж. Б. 2005. Поддержание рабочей памяти способствует формированию долговременной памяти: нейронные и поведенческие свидетельства. Журнал когнитивной неврологии , 17 (7), 994–1010.
10. ↑ Axmacher N. et al 2010. Электрофизиологические признаки взаимодействия рабочей и долговременной памяти в гиппокампе человека. Европейский журнал нейробиологии , 31 (1), 101–117.

Когнитивная нагрузка — EduTech Wiki

Эта статья или глава являются неполными, и их содержание требует дополнительного внимания.Некоторая информация может отсутствовать или быть неправильной, возможно, потребуется улучшить орфографию и грамматику, используйте свое суждение!

1 Определение

Когнитивная нагрузка теория (CLT) — это и теория познания и обучения, и модель учебного проектирования. Главный участник — Дж. Свеллер.

• «Теория когнитивной нагрузки описывает, как архитектура познания имеет определенные значения для дизайна обучения. Теория имеет широкое применение при разработке учебных материалов, обеспечивая общую основу и концептуальный инструментарий для разработчиков учебных материалов, чтобы минимизировать и контролировать условия, которые создают нежелательную когнитивную нагрузку в учебных материалах.(Википедия)

• «CLT занимается разработкой учебных методов, которые эффективно используют ограниченные когнитивные способности людей для применения приобретенных знаний и навыков в новых ситуациях (например, передача). CLT основан на когнитивной архитектуре, которая состоит из ограниченной рабочей памяти с частично независимыми блоками обработки визуальной и слуховой информации, которая взаимодействует с неограниченной долговременной памятью ». Pass et al. 2003: Аннотация.

• «Теория когнитивной нагрузки может помочь в разработке веб-инструкций. Основная предпосылка теории когнитивной нагрузки заключается в том, что в центре внимания учебного модуля должна быть сама инструкция. Информация, которая является дополнением к инструкции, должна быть разработана таким образом, чтобы минимизировать когнитивную нагрузку и улучшить рабочую память. Поскольку интеллектуальные ресурсы рабочей памяти могут быть перегружены, любая информация, игнорирующая когнитивную нагрузку, может мешать процессу приобретения знаний и навыков. Инструкция, которая эффективно представляет обучение нашей рабочей памяти, влияет на нашу способность сохранять знания и навыки в нашей долговременной памяти.Все, что мы «знаем», хранится в нашей долговременной памяти »(Feinberg & Murphy 2000: Abstract).

Грэм Купер, один из сотрудников Swellers, представляет CLT следующим образом:

В последние годы повышенное внимание уделяется роли образования и профессиональной подготовки, а также эффективности и действенности различных стратегий проектирования обучения. Некоторые из наиболее важных достижений в этом отношении были сделаны в области когнитивной науки, которая занимается психическими процессами обучения, памяти и решения проблем.[Примечание редактора: когнитивная психология. Когнитивная наука обычно определяется как «междисциплинарное исследование разума и интеллекта, охватывающее философию, психологию, искусственный интеллект, нейробиологию, лингвистику и антропологию» Стэнфордская энциклопедия философии]

Теория когнитивной нагрузки (например, Sweller, 1988; 1994) — это учебная теория, созданная в этой области исследований. Он описывает структуры обучения с точки зрения системы обработки информации, включающей долговременную память, которая эффективно хранит все наши знания и навыки на более или менее постоянной основе, и рабочую память, которая выполняет интеллектуальные задачи, связанные с сознанием.Информация может храниться в долговременной памяти только после того, как она впервые была обработана и обработана рабочей памятью. Однако рабочая память крайне ограничена как по объему, так и по продолжительности. Эти ограничения при некоторых условиях будут препятствовать обучению.

(Купер, 1998; источник)

Работа Джона Свеллера основана на модели обработки информации познания и, в частности, на ограничениях рабочей памяти.Кроме того, «ключевыми учебными мероприятиями являются схемы. приобретение и автоматизация их использования. После достаточного обучения полученные схемы сохраняются в долговременной памяти. Они обеспечивают высокую когнитивную способность при очень ограниченной рабочей памяти »(Heeb 2001: 3). Теперь, когда обучение касается нескольких взаимодействующих элементов информации, их нужно изучать одновременно, и это является проблемой для преподавателей!

Sweller различает внутреннюю, естественную и постороннюю когнитивную нагрузку.

• Внутренняя нагрузка связана со сложностью концепций, то есть интегральной сложностью идеи или набора концепций (содержания обучения). Например, в программировании научиться программировать «Hello» на PhP намного проще, чем на Java.

• Посторонняя нагрузка (не имеет значения) из-за дизайна учебных материалов. В неэффективных учебных планах это добавляет ненужной нагрузки. Например, аудиовизуальный формат презентации обычно имеет меньшую постороннюю нагрузку, чем визуальный плюс текстовый формат, потому что в первом случае рабочая память содержит меньше информации для обработки.

• Germane load (релевантно) относится к степени усилий, затрачиваемых на обработку, построение и автоматизацию схем. Германская нагрузка иногда ассоциируется с мотивацией и интересом. Внутренняя нагрузка неизменна, тогда как разработчик инструкций может манипулировать посторонней и релевантной нагрузкой.

2 Принципы и рекомендации Sweller для разработчиков учебных материалов

Теория когнитивной нагрузки предлагает препятствовать использованию студентами стратегии «средство-цель» и поощрять их внимание к состояниям проблемы и связанным с ними действиям, которые должны снизить постороннюю когнитивную нагрузку и, таким образом, облегчить усвоение схемы.В общем, методы обучения должны пытаться уменьшить постороннюю когнитивную нагрузку, связанную с построением представления, потому что это облегчает обучение.

Согласно Ребетесу (2006: 12-13) Свеллер, основываясь на своей теории когнитивной нагрузки, описывает ряд эффектов и руководств по созданию учебных материалов:

1. Эффект отсутствия цели : начинающие ученики с конкретной целью обучения (например, с точным вопросом, на который нужно ответить) сосредотачиваются на цели и не обращают внимания на другую информацию.Это вредно для обучения.
2. Эффект обработанных примеров : использование известных и решенных примеров снижает когнитивную нагрузку и улучшает понимание.
3. Эффект завершения задачи : за разработанным примером должна следовать аналогичная, но нерешенная проблема, чтобы максимизировать мотивацию.
4. Эффект модальности : два сообщения о похожих элементах должны передаваться через разные сенсорные модальности. Исследования показывают, что при использовании двойных модальностей доступен больший объем памяти, однако это может привести к эффекту разделения внимания, а чрезмерная анимация мультимедиа может привести к общей перегрузке.
5. Эффект разделения внимания : возникает, когда учащимся необходимо обработать и интегрировать несколько и разделенных источников информации. Например, геометрический эскиз лучше понять, когда текстовая информация пространственно интегрирована, а не разделена. Этот эффект очень похож на принципы пространственной и временной смежности Майера (см. Мультимедийную презентацию
6. Эффект избыточности : когда одна и та же информация представлена ​​более одного раза, многократная обработка отрицательна для понимания, поскольку увеличивает внешнюю когнитивную нагрузку.Если новички могут извлечь выгоду из частично избыточной информации (например, интегрированного текста и изображения), производительность эксперта может быть снижена. Эти шесть первых эффектов пытаются минимизировать постороннюю когнитивную нагрузку (уменьшить количество задействованных когнитивных процессов, которые не нужны для обучения).
7. Эффект интерактивности элемента : взаимодействие с материалом увеличивает негативные эффекты, такие как эффекты разделения внимания и избыточности.
8. Эффект изолированных взаимодействующих элементов : со сложными моделями, содержащими несколько взаимодействующих элементов, рекомендуется начинать с представления каждого элемента отдельно.
9. Эффект воображения : мысленное моделирование функционирования и взаимодействия элементов позволяет экспертам получать лучшие результаты.
10. Эффект разворота экспертизы : с экспертами несколько эффектов инвертируются. В этом случае рекомендуется использовать классические правила дизайна, а не правила, основанные на когнитивной нагрузке.
11. Эффект затухания руководства : по мере накопления опыта учащиеся должны меньше ориентироваться в своих упражнениях.

3 Ограничения теории когнитивной нагрузки

• Многие из этих идей в основном вдохновлены теориями когнитивных процессов, опубликованными в 70-х или 80-х годах.Миллер обнаружил предел объема информации, который может храниться в кратковременной памяти в 1956 г. (Краткосрочная память @ Wikipedia), ранняя модель рабочей памяти Баддели и Хитча в 1974 г. (модель рабочей памяти Баддели @ wikipedia) и модель Пайвио. идеи гипотезы хранения с двойным кодированием в начале 1970-х (теория двойного кодирования @ wikipedia), модели внимания Deutsc и Deutsch (1963) или Канемана (1974) (Attention @ wikipedia).
• Более современные взгляды или более свежие открытия о рабочей памяти и внимании не всегда принимаются во внимание в самых последних версиях теории когнитивной нагрузки.
• Рекомендации даны в виде руководящих указаний, и убедительные эмпирические данные не всегда представлены.
• Эта теория имеет ограничения на то, как память работает при выполнении его работы. Но защитники этой теории иногда делают очень наивные или плохо информированные заявления о том, что было изучено о памяти в области когнитивной психологии. Например, доктор Купер заявляет, что «Рабочая память — это часть нашего разума, которая обеспечивает наше сознание». Это довольно оригинальное предложение.

4 Другие стратегии снижения когнитивной нагрузки

Когнитивные инструменты

• Компьютерный инструмент разработки может поддерживать и облегчать когнитивные процессы, облегчая когнитивную нагрузку.

Совместное обучение

• В сотрудничестве люди могут разделить когнитивную нагрузку, разделив ее на более мелкие части. Каждого из них будет лечить в основном один из человек.

Метакогнитивные инструменты

• Соответствующий выбор стратегий обработки может снизить когнитивную нагрузку.

С другой стороны, сложность метакогнитивных процессов состоит в том, что они вступают в конкуренцию с более низкими когнитивными процессами за ресурсы (особенно рабочую память). Метапознание предполагает повышенную когнитивную нагрузку. Поддержка когнитивных и метакогнитивных процессов с помощью инструментов может принести пользу метакогнитивному слою (который часто появляется после других механизмов внимания).

Эти стратегии несколько выходят за рамки дискуссии о когнитивной нагрузке в том смысле, что некоторые модели учебного дизайна не пытаются минимизировать внутреннюю и релевантную когнитивную нагрузку.Например. некоторые проекты обучения, ориентированные на проекты, даже требуют, чтобы учащиеся подвергались аутентичным ситуациям когнитивной нагрузки и чтобы они научились справляться с этим, приобретая соответствующие стратегии обучения. При этом дизайнер всегда должен учитывать когнитивную нагрузку и следить за тем, чтобы она не была излишне высокой.

5 Инструменты

• NASA-TLX измеряет рабочую нагрузку (Hart & Staveland, 1988)

6 ссылок

7 Список литературы

• Бэк, Джонатан и Чарльз Оппенгейм (2001), Модель когнитивной нагрузки для IR: последствия для взаимодействия с обратной связью по релевантности пользователя, Information Research, Vol.6 № 2, январь 2001 г. HTML

• Chandler, P., & Sweller, J. (1991). Теория познавательной нагрузки и формат обучения. Познание и обучение, 8, 293-332.

• Купер, Г., 1998, Исследование теории когнитивной нагрузки и учебного дизайна в UNSW, Университет Нового Южного Уэльса, Австралия, [1]

• Купер, Г. «Теория когнитивной нагрузки как средство обучения Дизайн.» Австралийский журнал образовательных технологий. 6: 108-113, 1990.

• Чиперфилд, Брайан, Теория когнитивной нагрузки и учебный дизайн, HTML (Хороший пример)

• Фейнберг, С. и Мерфи, М. 2000. Применение теории когнитивной нагрузки к разработке веб-инструкций. В материалах Международной конференции профессионального общения IEEE Professional Communication Society и материалах 18-й ежегодной международной конференции ACM по компьютерной документации: технологии и работа в команде (Кембридж, Массачусетс, 24–27 сентября 2000 г.).ACM Special Interest Group по дизайну коммуникаций. Департамент образовательной деятельности IEEE, Пискатауэй, Нью-Джерси, 353-36 Аннотация / PDF ( Доступ ограничен, ).

• Харт С.Г. и Ставленд Л.Э. (1988). Разработка NASA-TLX (Task Load Index): результаты эмпирических и теоретических исследований. В П. А. Хэнкок и Н. Мешкати (ред.), Умственная нагрузка человека (стр. 139-183). Издательство Elsevier Science, Б. В. (Северная Голландия).

• Рауфасте, Э., Терьер, П., Грабиш М., Ланг, Дж. И Прад, Х. (2001). Этюд экспериментального приложения для моделирования жидких предметов в образе ментального заряда. В «Журналах исследований в области эргономической психологии» (стр. 171–176), EPIQUE 2001, Нант, 29–30 октября 2001 г. PDF

• Майер Ричард Э. и Роксана Морено (2003). Девять способов снизить когнитивную нагрузку в мультимедийном обучении, педагог-психолог 2003 38: 1, 43-52

• Пасс, Фред; Юхани Э. Туовинен, Хьюиб Табберс, Паскаль В.М. Ван Гервен, Измерение когнитивной нагрузки как средство развития теории когнитивной нагрузки, Психолог-педагог 2003 38: 1, 63-71 Резюме / PDF ( Доступ ограничен, )

• Хиб, Ханспетер (2001), Мир роботов, преодолевая препятствия. Проблема когнитивной нагрузки в объектно-ориентированном программировании с помощью микромиров, Mémoire DESS en Sciences et Technologies de l’Apprentisssage et de la Formation, TECFa, Université de Genève. Zip-файл

• Pass, Fred; Александр Ренкл и Джон Свеллер (2003).Теория когнитивной нагрузки и учебный дизайн: последние разработки, Психолог-педагог , 38 (1), 1-4.

• Sweller, J. (1988). Когнитивная нагрузка при решении задач: влияние на обучение. Когнитивная наука, 12, 257-285.

• Sweller, J. (1994). Теория когнитивной нагрузки, трудности обучения и учебный дизайн. Обучение и обучение, 4, 295-312.

• Свеллер, Дж. (2003). Эволюция когнитивной архитектуры человека.В Б. Х. Росс (ред.), Психология обучения и мотивации (Том 43, стр. 215-266). Нью-Йорк: Academic Press.

• Sweller, J., Chandler, P., Tierney, J., & Cooper, M. (1990). Познавательная нагрузка как фактор структурирования технического материала. Журнал экспериментальной психологии: общие, 119, 176–192.

• Sweller, J., van Merrienboer, J. J. G., & Paas, F. G. W. C. (1998). Когнитивная архитектура и учебный дизайн. Обзор педагогической психологии, 10 (3), 251-296.

Эпизодическая память: определение и примеры

Эпизодическая память — это уникальное воспоминание человека об определенном событии, поэтому оно будет отличаться от чьего-либо воспоминания о том же опыте.

Эпизодическую память иногда путают с автобиографической памятью, и хотя автобиографическая память включает эпизодическую память, она также опирается на семантическую память. Например, вы знаете город, в котором родились, и дату, но у вас нет конкретных воспоминаний о рождении.

Как создаются эпизодические воспоминания

Формирование эпизодической памяти включает несколько уникальных шагов, каждый из которых включает отдельную систему мозга. Первый шаг в этом процессе называется кодированием — процессом, который проходит ваш мозг каждый раз, когда вы формируете новую эпизодическую память.

Еще один шаг в процессе формирования эпизодической памяти называется консолидацией, которая, по сути, встраивает событие в вашу долговременную память. Это помогает воспоминаниям более прочно укорениться, чтобы они не потерялись, если мозг пострадает.На эпизодическую память могут влиять травмы, гидроцефалия, опухоли, метаболические состояния, такие как дефицит витамина B1, и неврологические заболевания, такие как болезнь Альцгеймера.

Последний процесс включает в себя воспоминание. Воспоминание — это процесс, который вызывает поиск контекстной информации, относящейся к конкретному инциденту. Иногда воспоминание из долговременной памяти восстанавливается почти без усилий, а иногда может потребоваться что-то, чтобы вызвать его, например слово, образ или даже запах.

Примеры эпизодической памяти

Люди обычно способны ассоциировать определенные детали с эпизодической памятью, например, как они себя чувствовали, время и место и другие подробности. Не совсем понятно, почему мы вспоминаем одни случаи из нашей жизни, в то время как другие не регистрируются в наших эпизодических воспоминаниях. Считается, что эмоции играют ключевую роль в формировании эпизодических воспоминаний.

Некоторые примеры эпизодической памяти:

• Где вы были и с кем были, когда узнали о терактах 11 сентября
• Ваш лыжный отпуск прошлой зимой
• Когда вы впервые прилетели на самолете
• Ваш сосед по комнате с первого года обучения в колледже
• Подробная информация о том, как вы узнали о смерти родственника
• Боязнь воды из-за того, что в детстве вас сбила волна на пляже
• Ваш первый день на новой работе
• Посещение родственника Празднование 75-летия
• Соседи в квартале, где вы выросли
• Фильм, который вы посмотрели на первом свидании с женой

Семантическая память vs.эпизодическая память

Эпизодическая память и семантическая память — это два основных типа воспоминаний, которые составляют часть вашей долговременной памяти; вместе они известны как декларативная память.

Хотя эпизодическая память — это индивидуальный взгляд на конкретный эпизод, который будет отличаться от воспоминаний других людей, которые были на том же событии, семантическая память — это просто факты.

В то время как невеста будет вспоминать дату, когда она вышла замуж — информация, которая не подлежит сомнению, — ее воспоминания об этом событии будут отличаться от тех, кто присутствовал на церемонии, и даже от воспоминаний жениха.

Исследователи отметили, что, хотя эти две формы памяти разделены, они не обязательно работают полностью независимо. В 1972 году Эндел Тулвинг из Университета Торонто подробно описал различия между эпизодической и семантической памятью в своей книге «Элементы эпизодической памяти». Он отметил, что семантическое и эпизодическое различаются по тому, как они действуют, и по типам информации, которую они обрабатывают.

Талвинг заметил, что на формирование новой эпизодической памяти влияет информация в семантической памяти.Память должна пройти через семантическую память, прежде чем она может быть закреплена в долговременной памяти как эпизодическая память.

Связанные :

Память остается: понимание коллективной памяти в эпоху цифровых технологий

Аннотация

Недавно разработанные информационные коммуникационные технологии, в частности Интернет, повлияли на то, как мы, как люди, так и все общество, создаем, храним , и вспомнить информацию. Интернет также предоставляет нам прекрасную возможность изучать память с использованием крупномасштабных транзакционных данных в количественной структуре, аналогичной практике в естественных науках.Мы используем онлайн-данные, анализируя статистику просмотров статей Википедии о авиакатастрофах. Мы изучаем связь между недавними и прошлыми событиями и уделяем особое внимание пониманию паттернов, запускающих память. Мы разрабатываем количественную модель, которая объясняет поток зрителей от текущего события к прошлым событиям на основе сходства во времени, географии, теме и структуре гиперссылок статей Википедии. Мы показываем, что в среднем вторичный поток внимания к прошлым событиям, порожденный этими процессами запоминания, больше, чем первичный поток внимания к текущему событию.Мы сообщаем об этих ранее неизвестных каскадных эффектах.

• Коллективная память
• Википедия
• Моделирование
• Каскад
• Информация

ВВЕДЕНИЕ

То, как люди коллективно запоминают, забывают и вспоминают события, людей, места и т. Д., Было важной темой исследований. по коллективной памяти ( 1 ). Однако понятие коллективной памяти как социально генерируемого общего восприятия самого события было введено и изучено только недавно ( 2 ), примерно в то время, когда наше общество начало становиться тесно связанным через новые каналы коммуникации.Морис Хальбвакс широко известен как отец исследований коллективной памяти. Хальбвакс разработал концепцию коллективной памяти, утверждая, что индивидуальные воспоминания понимаются только в контексте группы, объединяющей нацию или сообщество во времени и пространстве ( 2 ). После Хальбвакса разные ученые из разных академических дисциплин использовали концепцию коллективной памяти как междисциплинарную концепцию. Исследования коллективной памяти часто основываются на теоретических концепциях, изучении исторических и архивных источников, устных рассказах, тематических исследованиях, интервью, опросах и анализе дискурса ( 3 ).Например, одна группа исследователей провела несколько интервью, чтобы изучить возможный шаблон повествования молодых и пожилых американцев о трех войнах, а именно Гражданской войне, Второй мировой войне и войне в Ираке. Хотя американцы разного возраста вспоминали похожие события, интерпретация некоторых событий менялась из поколения в поколение: как молодые, так и пожилые люди вспоминали бомбардировки Хиросимы и Нагасаки; однако они разошлись в оценке взрывов ( 4 ).

В последнее время исследователи памяти склонны подчеркивать значение средств массовой информации в формировании коллективных воспоминаний: «Культура и индивидуальная память постоянно создаются с помощью технологий памяти и опосредуются ими. Таким образом, вопрос о посредничестве занимает центральное место в способе осмысления памяти в областях изучения визуальной культуры, культурологии и медиа ». ( 5 ). С этой точки зрения, офлайн-методы исследования часто включают наем программистов для контент-анализа новостей и использование опросов или интервью для анализа повестки дня общественной памяти.Например, группа исследователей ( 6 ) сравнила «повестку дня памяти СМИ» и «повестку дня общественной памяти», чтобы понять влияние СМИ на формирование коллективных представлений о прошлом, попросив программистов проанализировать содержание новостей. и попросить общественность заполнить анкеты. С другой стороны, ученые изучали роль журналистов как агентов коллективной памяти, вручную анализируя истории, которые журналисты рассказывают как профессионалы, и истории, которые они рассказывают о своей профессии ( 7 ).Во всех случаях большинство исследовательских методологий, применяемых при изучении памяти, основаны на длительных и дорогостоящих процедурах.

Однако развитие цифровых технологий в последние годы существенно повлияло на то, как мы отслеживаем события как индивидуально, так и коллективно. Цифровые технологии также предоставили нам огромные объемы данных, которые исследователи уже используют для изучения различных аспектов нашего социального поведения с использованием автоматических процедур на гораздо более крупных выборках данных.

«Интернет не забывает». С одной стороны, Интернет оказал сильное влияние на память и процессы запоминания и забывания, а с другой стороны, он превратил коллективную память в наблюдаемое явление, которое можно отслеживать и измерять в масштабе онлайн. Анализируя различные веб-документы, исследователи показали, что недавние прошлые события более ярко вспоминаются в настоящем. Например, предыдущие исследования ( 8 , 9 ) изучали корпуса новостей и пришли к выводу, что большинство временных выражений пришло из недалекого прошлого.Кампос и др. . ( 10 ) проанализировали 63 000 журналов веб-запросов и обнаружили, что 10% имеют временные ссылки, в основном на ближайшее прошлое или будущее. Кроме того, Jatowt et al . ( 11 ) изучили, как микроблоггеры коллективно относятся ко времени, и обнаружили, что, хотя несколько сообщений посвящены прошлым событиям, «здесь и сейчас» — это то, к чему они в основном обращаются и о чем они заботятся.

Стремясь расширить наши знания о коллективной памяти в Интернете, мы используем журналы просмотра страниц статей в Википедии, крупнейшей онлайн-энциклопедии.Эти данные обеспечивают замечательную детализацию и точность для изучения оперативной памяти. Существует высокая корреляция между объемом поиска в Google и посещениями статей Википедии, связанных с ключевыми словами поиска ( 12 , 13 ). Это указывает на то, что данные о трафике Википедии надежно отражают поведение пользователей Интернета в целом. Высокая скорость отклика и скорость освещения в Википедии последних новостей ( 14 , 15 ) — это особенности, которые делают Википедию хорошей исследовательской платформой для решения вопросов, связанных с коллективной памятью.

Другие исследователи ранее использовали Википедию для изучения коллективной памяти. В частности, Ferron и др. . ( 16 — 18 ) тщательно изучили поведение редакторов, чтобы подтвердить интерпретацию Википедии как места глобальной памяти. Они исследовали паттерны редакционной деятельности в отношении процессов поминовения, настроения при редактировании старых и недавних травматических и нетравматических событий, а также эволюцию эмоций на страницах обсуждения. Однако эти исследования были сосредоточены только на редакционной деятельности в Википедии; Лишь несколько исследований посвящены коллективной памяти с учетом посетителей Википедии и их моделей внимания.Например, Ючесой и Барабаши ( 19 ) использовали данные о просмотрах из Википедии для изучения популярности и известности нынешних и вышедших на пенсию элитных спортсменов и обнаружили, что производительность определяет видимость и память. Более конкретно, Kanhabua et al . ( 20 ) справляется с запоминанием сигналов с помощью просмотров страниц в Википедии, чтобы определить факторы срабатывания памяти. Они вычисляют оценку запоминания, состоящую из различных комбинаций методов анализа временных рядов, и изучают, как оценка меняется в зависимости от времени и места.Однако эта работа ограничивается эмпирическими наблюдениями и не дает какого-либо общего понимания этого явления.

Несколько других задач прогнозирования были выполнены с использованием данных и метаданных Википедии. Например, исследователи использовали данные Википедии для прогнозирования кассовых сборов фильмов ( 21 ), движения фондового рынка ( 22 ), популярности на выборах ( 23 , 24 ) и вспышек гриппа ( 25 , 26 ). Кроме того, исследователи предсказали рейтинг кликов между страницами Википедии, что позволяет определить, какие существующие и потенциальные ссылки на Википедию полезны.Они выполнили этот анализ с использованием журналов веб-сервера ( 27 ) и путей навигации ( 28 ). Исследователи также использовали подсчет просмотров страниц для прогнозирования динамики страниц Википедии. Например, Thij и др. . ( 29 ) предсказал, что внимание к продвигаемому контенту в Википедии со временем падает экспоненциально.

Используя данные о просмотрах Википедии, мы изучаем, как новые события вызывают поток внимания к прошлым событиям, и именно так мы реализуем коллективную память.Мы ограничиваем наше внимание авиационными происшествиями и происшествиями, о которых сообщается в англоязычной Википедии, которая является крупнейшим языковым изданием онлайн-энциклопедии. Мы количественно определяем и моделируем внимание, которое перетекает от статей о недавних происшествиях к статьям о прошлых происшествиях, и изучаем влияние различных аспектов события на распределение потока внимания.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Чтобы вычислить влияние нового события на внимание к прошлому событию, мы объединяем временные ряды просмотров страниц соответствующих статей в Википедии.Здесь мы сосредоточимся на всех авиационных происшествиях и происшествиях, о которых сообщается в английской Википедии. Мы называем события, произошедшие в период с 2008 по 2016 год, «исходными событиями», а их статьи в Википедии — «исходными статьями». Мы объединяем исходные события с более старыми авиационными происшествиями или происшествиями, называемыми «целевыми событиями», и их статьями в Википедии, называемыми «целевыми статьями» (см. Материалы и методы).

Поток просмотра

В качестве примера на рис. 1A показан поток внимания от происшествия с рейсом 9525 Germanwings к происшествию с рейсом 587 American Airlines, представленный временными рядами зрителей соответствующих статей в Википедии.Катастрофа Germanwings произошла 24 марта 2015 года, когда второй пилот намеренно врезался в гору в Альпах, в результате чего погибло 150 человек. Авария American Airlines произошла в ноябре 2001 года и была вызвана ошибкой пилота, в результате которой самолет врезался в район Белл-Харбор за пределами Нью-Йорка, в результате чего погибли 265 человек. Мы видим рост просмотров статьи о рейсе 587 American Airlines в день крушения Germanwings, и это продолжалось несколько дней.Обратите внимание, что в этот период между двумя статьями не было гиперссылки в Википедии. Площадь заштрихованной области измеряет увеличение просмотров целевой статьи по сравнению со средним ежедневным просмотром в предыдущем году (рис. 1A, пунктирная линия), называемое «предыдущей активностью». Мы называем эту область потоком просмотров, и это будет центральная переменная, представляющая интерес в нашем исследовании. Поток просмотров рассчитывается в течение недели после первого редактирования исходной статьи. В частности, мы ориентируемся на первую неделю, где ожидается максимальное внимание ( 30 ).Обратите внимание, что любая область ниже пунктирной линии будет считаться отрицательной, поэтому теоретически поток просмотра также может быть отрицательным.

Слева: Ежедневный подсчет просмотров статей в Википедии по логарифмической шкале для статей Википедии, представляющих рейс 9525 Germanwings (источник) и рейс 587 American Airlines (цель). Цветная область показывает увеличение количества просмотров по сравнению со средним дневным показателем предыдущего года (пунктирная линия). Справа: Просмотр потока из 98 источников (2008 — 2016) ко всем 123 целевым событиям за период 2000 — 2007.Цвет пикселей показывает интенсивность потока обзора в логарифмической шкале. Обе оси отсортированы по дате аварии, так что движение вниз или вправо приводит читателя к более недавним событиям. Некоторые исходные события, такие как Germanwings Flight 9525 (см. Указатель), вызывают множество целевых событий. Мы также указываем на статьи об авариях 11 сентября, которые происходят часто и всегда вместе.

Наш набор данных включает 84 761 пару исходных и целевых событий (см. Материалы и методы).На рис. 1B мы показываем поток обзора от 98 исходных событий (вертикальная ось) ко всем 123 целевым событиям с 2000 по 2007 (горизонтальная ось). Мы замечаем, что некоторые исходные события запускают сильный поток просмотра для многих целевых событий, в то время как другие запускают эффект только для нескольких целевых событий или вообще не вызывают их. В следующем разделе мы анализируем влияние ряда факторов на поток просмотров между парами.

Факторы срабатывания

Здесь мы ограничиваем анализ 11 крупнейшими источниками (9823 пары источник-цель), поскольку в потоке обзора меньших источников преобладает естественный шум целей (см. Материалы и методы).Все планки ошибок, представленные в этом разделе, отражают SD из-за ошибки выборки, которые вычисляются с использованием начальной загрузки. Представленные значения P проверяют гипотезу о том, что среднее для генеральной совокупности 2 больше, чем среднее для генеральной совокупности 1. Они также вычисляются с использованием бутстрэппинга (10 000 выборок). Тесты Манна-Уитни U были выполнены на всех представленных парах популяций и обычно дают значения P ниже 10 ⁻⁹ .

На рис. 2А показан средний поток просмотров для различных групп пар статей «источник-целевой».Как и ожидалось, мы обнаружили, что целевые статьи о недавних событиях появляются гораздо чаще, чем статьи о более старых событиях ( P = 0,000). Мы обнаружили, что количество смертей в целевом событии имеет значение: события с большим количеством пострадавших с большей вероятностью будут инициированы ( P = 0,000). Мы также обнаружили, что предыдущие просмотры целевых статей очень сильно влияют на поток просмотров ( P = 0,000).

Слева: Средний поток просмотров среди пар, принадлежащих к разным группам, по разным факторам. Черная полоса с надписью «Все» включает все пары, полосы с метками «Недавние» и «Старые» разделяют пары источник-цель на пары, разделенные более или менее 29 годами (среднее расстояние между парами). Полоски «Много смертей» и «Мало смертей» разбивают пары в соответствии с количеством смертей от целевого события (при среднем значении 22 смертей). Следующие два столбца разделяют пары в соответствии с предыдущей активностью целевой статьи.Бункеры в темно-серой области зависят от того, выполнялись ли исходный и целевой рейсы компаниями, расположенными на одном континенте, находится ли операционная компания в Европе, Австралии или Северной Америке (Западной), принадлежат ли исходные и целевые статьи к тем же категориям статей, а также наличие прямой гиперссылки с исходной статьи на целевую. R ight: То же, что и на левой панели, но пары с гиперссылкой от источника к цели были удалены из образца.

Мы находим очень небольшое влияние от местоположения компании-оператора целевого полета, а именно от того, является ли он западным (североамериканским) ( P = 0,225) или находится ли он на одном континенте с исходным полетом ( P ). = 0,282). Мы также проверяем эффект от того, что целевые и исходные статьи появляются в общей категории Википедии, как показатель схожести (см. Материалы и методы). Мы обнаружили, что общая категория имеет очень большое влияние на поток просмотров ( P = 0.000). Наконец, мы проверяем, была ли ссылка из исходной статьи на целевую в течение любого из 7 дней исследования. Мы видим, что прямая гиперссылка оказывает огромное влияние на поток зрителей ( P = 0,000). Однако, удалив все связанные пары (75 пар) и выполнив тот же анализ, мы получим те же качественные результаты (см. Рис. 2B), за исключением того, что западные компании теперь запускаются значительно чаще ( P = 0,020). Средний поток просмотров падает только на 32%, тем самым показывая, что ссылки не являются основной движущей силой, ответственной за поток просмотров.

До этого момента мы анализировали поток представления, рассматривая все переменные как двоичные; но мы можем получить еще лучшее разрешение с помощью анализа количества лет разделенных событий, количества смертей и предшествующей активности. На рис. 3A мы показываем поток обзора как функцию лет разделения между исходными и целевыми событиями. Хотя планки погрешностей довольно велики, ясно, что за первые 45 лет наблюдается сильное падение количества просмотров. На рис. 3B мы показываем поток просмотров как функцию количества смертей, связанных с целевым событием.Как и ожидалось, наблюдается увеличение потока просмотров с большим количеством смертей, но, что удивительно, больше просмотров целевых статей о событиях без смертей по сравнению со статьями с небольшим (~ 20) количеством смертей. Средний поток просмотров падает с 1112 ± 242 для событий с нулевым числом смертей до 159 ± 37 для целевых событий с ~ 20 смертельными случаями. Одно из возможных объяснений состоит в том, что в Википедии сообщается о событиях с нулевым количеством смертей, потому что они примечательны каким-то другим образом. Угоны самолетов являются одним из основных факторов, но есть и другие примеры, такие как столкновение в воздухе Броклсби 1940 года, когда два самолета столкнулись в воздухе и сцепились, но все же смогли благополучно приземлиться.На рис. 3C мы представляем (в логарифмическом масштабе) поток просмотров как функцию предшествующей активности целевой статьи, снова измеренной за 1 год до исходного события. Тенденция хорошо соответствует подобранному степенному закону Ce ^{α x} , где C = 2,19 ± 0,24 и α = 1,23 ± 0,03. Качество подгонки составляет R ² = 0,999, тогда как линейная подгонка дает только R ² = 0,737.

Слева: Средний поток просмотров в зависимости от разделения по годам между исходным и целевым событием. В центре: Средний поток просмотров в зависимости от количества смертей, связанных с целевым событием. Справа: Среднее количество просмотров целевой статьи в день в течение года, предшествующего исходному событию. Также показан степенной закон с показателем 1,23.

Хотя исходные статьи, вместе взятые, получили 7,4 миллиона просмотров в течение соответствующих первых недель, мы оцениваем объединенный поток просмотров для всех целевых статей как 10.5 миллионов. Отношение между ними составляет 1,42 ± 0,26, что указывает на то, что поток внимания в среднем больше, чем внимание, получаемое самим главным событием. Если мы удалим все связанные пары, то у нас все равно останется соотношение 0,96 ± 0,24. Эти результаты говорят нам, что поток просмотров не является второстепенным игроком в динамике внимания, а, скорее, движущей силой, по крайней мере, в Википедии, даже если мы не можем распространить этот вывод на весь Интернет.

В предыдущем разделе мы показали, что онлайн-просмотры двух разных статей могут быть сильно связаны.Поэтому нельзя описывать внимание к теме как изолированное явление. Теперь мы смоделируем связь между источником и целью и тем самым покажем, что большая часть целевых представлений может быть объяснена только на основе исходных представлений. Более формально мы стремимся спрогнозировать просмотры целевой статьи x на основе просмотров исходной статьи x и ряда факторов, которые их объединяют. Цель состоит в том, чтобы максимизировать коэффициент детерминации при прогнозировании y .Мы представляем модель с тремя членами (1)

Первый член, y _{смещение} , происходит из того факта, что некоторые целевые статьи в среднем привлекают больше внимания, чем другие. Мы моделируем это как y _{смещение} = a _{история} ⋅ y _{история} , где y _{история} — это средние недельные просмотры за предыдущий год. Только с этим термином мы можем объяснить 24 ± 9% расхождений между целевыми точками зрения.Оценка основана на пятикратной перекрестной проверке, а планки ошибок представлены разбросом результатов пяти выборок. Затем мы включаем в модель поток просмотра, опосредованный ссылками ( y _link ). Для этого мы оцениваем количество просмотров исходной статьи, которая отображается по ссылке на целевую статью, и называем эту переменную «доступ к целевой ссылке», представленной как x _ссылка (см. Материалы и методы). Затем мы моделируем поток ссылок как y _link = a _link ⋅ x _link , что в сочетании со смещением y позволяет нам объяснить 30 ± 8% дисперсии в просмотры среди целевых статей.

Последний член модели, y _{запущен} , представляет запуск памяти. Чтобы исходное событие запускало память целевого события, должны быть выполнены три условия. Во-первых, нужно услышать об исходном событии, а во-вторых, целевое событие уже должно быть сохранено в его или ее долговременной памяти. Наконец, связь между двумя событиями должна быть достаточно сильной, чтобы вызвать память. Мы ожидаем, что количество людей, которые узнают об исходном событии, будет пропорционально количеству просмотров исходной статьи, которую мы назвали x .Точно так же мы ожидаем, что количество людей, у которых целевое событие хранится в памяти, будет пропорционально предыдущим средним просмотрам соответствующей целевой статьи, y _{история} . Наконец, существует связь между двумя событиями α, которая представляет собой вероятность того, что услышав об исходном событии, запомнится целевое событие. Аппроксимация первого порядка триггерных представлений может быть записана как (2)

Для простоты мы моделируем связь, используя линейную комбинацию остальных переменных (индексированных как z _i ) (3)

Здесь мы не включили географические переменные, которые оказались незначительными в приведенном выше анализе.Вместо этого мы использовали информацию о годах разлуки, количестве смертей в целевом событии, общей категории в Википедии (0 или 1) и ссылке на целевую статью (0 или 1). Путем включения триггерного члена в модель мы увеличиваем объясненную дисперсию с 30 ± 8% до 35 ± 11% (значения параметров см. В разделе «Материалы и методы»).

ОБСУЖДЕНИЕ

Мы ввели «поток взглядов», или внимание к старой теме, вызванное новой темой, как количественную меру запоминания. Затем мы использовали эту меру для изучения факторов запоминания в случае авиационных происшествий и инцидентов, используя данные из Википедии.В частности, мы изучили, как время, сходство, география, предыдущее внимание и ссылки влияют на поток представления от исходного события к целевому событию. Мы обнаружили, что память об инциденте с самолетом сохраняется около 45 лет. Этот 45-летний предел может отражать тот факт, что люди, которые были взрослыми на момент аварии, могли не использовать Википедию, или могли умереть в промежуточный период, или просто могли забыть об аварии в течение этого временного интервала, так что только письменные записи остались в конце.Больше всего в Википедии вспоминают инциденты с большим количеством (50+) смертей или без них. Последний результат может быть объяснен предвзятостью в Википедии, которая имеет тенденцию вести учет инцидентов «без смертей» только в том случае, если они примечательны каким-то другим образом. Если мы повторно вставим точки данных в подобранную модель (уравнение 1), то мы воспроизведем U-образную форму, несмотря на то, что модель линейна по переменной смерти. Это указывает на то, что U-образная форма не присуща смертям, а скорее содержится в других переменных.

Как правило, мы не обнаруживаем, что географическое сходство оказывает какое-либо существенное влияние на запоминание авиационных происшествий, даже несмотря на то, что уровень внимания, уделяемого отдельным инцидентам, в значительной степени определяется местоположением ( 30 ). Было обнаружено, что ссылки значительно увеличивают поток просмотров между источником и целью, но поскольку они присутствуют только для небольшой части пар источник-цель, они не могут объяснить большую часть наблюдаемого потока просмотров. Стоит упомянуть, что поток между парами без прямой ссылки на Википедию остается открытым вопросом, потому что наши данные не дают никакого объяснения лежащих в основе механизмов.Сообщаемый поток может быть опосредован внешними каналами онлайн или офлайн. Более важное значение имеет предыдущее внимание к целевой статье, которое оказывает сверхлинейное влияние на поток просмотров. Это показывает, что независимо от силы связи между событиями, некоторые прошлые события неизменно более запоминаются. Поток просмотра особенно силен, когда источник и цель в чем-то похожи, если судить по общей категории Википедии.

В целом, мы обнаруживаем, что исходное событие вызывает объединенный поток просмотров, который в среднем составляет ~ 142% просмотров, предоставленных самому исходному событию.Это говорит нам о том, что поток представления — это основная сила, которую нельзя игнорировать. Взаимодействие между сигналами ранее изучалось в экономике ( 31 ), однако взаимодействия сигналов не включены в текущие модели социального распространения. Типичный подход в предыдущих исследованиях — делать прогнозы популярности темы, основываясь только на недавней истории этой темы ( 32 — 35 ). В будущих моделях не следует рассматривать явления распространения как отдельные объекты, но следует также учитывать взаимные корреляции.Концепции, идеи, видео и т. Д. Не являются отдельными объектами, а образуют большую сеть, внимание которой перетекает от одного к другому.

Сделана первая попытка модельного запоминания. Мы предложили моделировать запоминание с помощью продукта между текущим вниманием к исходному событию, предыдущим вниманием к целевому событию и связью между ними. У этой модели есть три аргумента. Чтобы активировать память целевого события, нужно услышать об исходном событии, целевое событие уже должно быть сохранено в долговременной памяти, а связь между двумя событиями должна быть достаточно большой, чтобы вызвать срабатывание памяти.Наша модель позволила нам объяснить 35% расхождений в просмотрах статей в Википедии о целевых событиях. Обратите внимание, что для получения этого результата не использовалась информация о внутренней динамике просмотров целевой статьи. Большим ограничением нашей модели является линейное выражение для связи между статьями, которое, если оно будет улучшено, может позволить объяснить гораздо большую вариативность. Кроме того, мы не учитываем какие-либо процессы распространения, вызванные срабатыванием памяти. Эти процессы могут быть ответственны за сверхлинейную зависимость, наблюдаемую на рис.3С.

Таким образом, мы утверждаем, что поток внимания между различными событиями и концепциями опосредуется памятью или, в более общем смысле, ассоциативностью. Мы обнаруживаем, что исходные события генерируют поток внимания к предыдущим событиям, который даже больше, чем внимание, уделяемое самому источнику. Была предложена первая модель, объясняющая запоминание в случае авиакатастроф. Теоретическая основа и математическая формулировка в уравнении. 2 можно легко обобщить для объяснения коллективной оперативной памяти в более широком контексте, тогда как связь α должна быть смоделирована, чтобы соответствовать конкретной настройке.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Сбор данных

Мы собрали данные из Википедии, используя два основных источника: MediaWiki API и Викиданные, используя https://cran.r-project.org/web/packages/WikidataR/index.html. MediaWiki API — это веб-сервис, который обеспечивает доступ к функциям вики, данным и метаданным статей, таким как ссылки и категории. С другой стороны, Викиданные — партнерский проект Википедии, целью которого является хранение структурированных данных из других проектов Викимедиа, включая Википедию, и исправление несоответствий между различными редакциями ( 36 ).Примеры таких структурированных данных включают дату или географические координаты события.

Мы сосредоточили внимание на серии статей в англоязычной Википедии в категориях «авиационные происшествия и инциденты по странам» и «авиационные происшествия и инциденты по годам» и их подкатегориях. Эти категории охватывают все авиационные происшествия и инциденты в разных странах и на протяжении всей истории, которые доступны в английской Википедии. Используя API MediaWiki, мы получили 1606 статей, из которых 1496 посвящены авиакатастрофам или инцидентам (мы отказались от статей из биографий, атак в аэропортах и ​​т. Д.). Кроме того, мы извлекли редакционную информацию для статей в наборе данных: дату создания статьи, альтернативные названия статьи во времени, а также ссылки на статьи и категории. Мы собрали ссылки из истории страниц за 7 дней после первого редактирования статьи и для каждой ссылки и подсчитали долю дня, в течение которой она оставалась в статье. Для 1496 статей мы систематически собирали структурированные данные из Викиданных: дату события, географические координаты места, где произошло событие, количество погибших и континент, на котором находится авиакомпания.К сожалению, в Викиданных не было полной информации по всем статьям. Чтобы исправить этот недостаток, мы получили недостающие данные путем автоматического сканирования информационных ящиков Википедии, используя https://cran.r-project.org/web/packages/WikipediR/index.html, или вручную проверив информацию в статьях.

Наконец, мы извлекли ежедневный трафик статей в период с 1 января 2008 г. по 10 апреля 2016 г. из дампов просмотра страниц Википедии, доступных по адресу https://dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw/ через сторонний интерфейс, http: // stats.grok.se. До этого интервала данных нет. Мы использовали альтернативные названия заголовков каждой статьи, чтобы объединить всю статистику трафика с текущим заголовком. Просмотры статей были нормализованы в соответствии с глобальным трафиком английской Википедии, доступной по адресу https://tools.wmflabs.org/, так что все просмотры соответствуют значениям января 2015 года.

Выборка

Исходные статьи были созданы в Википедии в период с 1 января 2008 г. по 10 апреля 2016 г. Данные о просмотрах этих статей доступны с момента их создания до последнего дня периода.Чтобы привлечь внимание к исходному событию сразу после его возникновения, мы выбрали соответствующие исходные статьи, созданные в срок до 1 дня после исходного события. Кроме того, мы удалили небольшие исходные события, близкие к крупным исходным событиям. Это было сделано, чтобы избежать ложных срабатываний, то есть небольших источников, которым приписывается поток просмотра, инициированный крупными исходными событиями. Мы определили близость 10-дневным диапазоном, потому что было показано, что основное внимание авиационного события затухает в этом временном масштабе ( 30 ).Процесс удаления ложных срабатываний выполнялся следующим образом: (i) мы отсортировали все исходные статьи по их общему количеству просмотров в течение первой недели в Википедии; (ii) начиная со статьи с наибольшим количеством просмотров, мы удалили все исходные статьи, созданные за 10 дней; и (iii) мы продолжили со следующей статьей с самыми высокими оценками и повторили (ii) и так далее. В итоге эта процедура оставила нам 98 исходных событий.

Затем мы соединили каждое из 98 исходных событий с целевыми событиями из всего нашего набора данных так, чтобы каждое из целевых событий произошло как минимум за 2 года до исходного события.Это гарантировало, что просмотры целевой статьи имели по крайней мере 1 год для стабилизации, так что вычисление среднего количества просмотров до исходного события было репрезентативным. На левой панели рис. 4 мы обосновали период стабилизации в 1 год, показав, что среднее значение обзора стабилизируется примерно через 300 дней. Двухлетний критерий разделения сократил количество пар источник-цель с 189 430 до 144 773.

Слева: Кривые просмотра всех статей с 2008 по 2016 год.Вертикальная ось измеряет среднее количество просмотров за годовой период выборки. Горизонтальная ось определяет период, используемый для выборки. В частности, он определяет дни разделения между инцидентом и началом периода выборки. Обратите внимание, что расчет ослабляется примерно через 1 год охлаждения. Поэтому мы требуем, чтобы источники и цели были разделены как минимум на 2 года, потому что это гарантирует, что цель будет ослаблена перед выборкой ее средней частоты просмотров. Справа: Мы показываем средний поток просмотров из каждого источника в сравнении со взглядами этого источника за тот же период.Темные точки представляют 11 крупнейших исходных событий, которые использовались в триггерных факторах: рейс 370 Malaysia Airlines, рейс 17 Malaysia Airlines, рейс 447 Air France, рейс 9525 Germanwings, крушение Ту-154 ВВС Польши в 2010 году, рейс 8501 Индонезии AirAsia, Рейс 214 авиакомпании Asiana Airlines, авиакатастрофа «Локомотив Ярославль» 2011 года, рейс 9268 Metrojet и рейс 3407 компании Colgan Air. События с более мелкими источниками (светло-голубые) не были включены, поскольку в этом регионе преобладает шум.

В разделе «Триггерные факторы» мы ограничили наше исследование 11 крупнейшими источниками, аргументируя это тем, что шум потока обзора сопоставим с сигналом для меньших источников.Мы проиллюстрируем это на рис. 4, который показывает средний поток просмотров от любой цели к ее источникам. Планки погрешностей были вычислены как разброс целевых просмотров в течение года, предшествующего исходному событию. Мы удалили все источники, находящиеся ниже 11-го по величине источника, потому что в этой области преобладает естественный шум видов цели, как показано на рис. 4. Наш анализ также был применен к полному набору источников, что привело к следующим изменениям результатов. : Средний поток просмотра на полную шкалу меньше, а шум немного больше.Эффекты категорий и географии усиливаются, тогда как суперлинейный эффект предыдущих представлений на поток просмотров почти исчезает.

Сходство категорий

Категории в Википедии образуют псевдоиерархическую структуру, и их функция состоит в том, чтобы сгруппировать другие обычные статьи Википедии по общей теме ( 37 ). Как правило, категории имеют социальные аннотации, и редакторы могут классифицировать статью по категории, просто добавив ее к ней. Категории, добавленные к статье Википедии, обычно находятся внизу статьи.Здесь мы рассмотрели общие категории среди целевых и исходных статей Википедии как функцию сходства.

Гиперссылки

В контексте этого проекта гиперссылки — это внутренние ссылки в Википедии, связывающие страницу с другой страницей в английской Википедии. Синие гиперссылки — важная особенность Википедии, потому что статью часто можно понять только в контексте связанных статей, а внутренние ссылки позволяют легко изучить этот контекст ( 28 ). Здесь мы спрогнозировали количество просмотров исходной статьи, переходящей в целевую статью из-за внутренней ссылки в исходной статье.Для этого мы использовали «воздействие на целевую ссылку» ( x _ссылка ) в качестве независимой входной переменной для прогнозирования просмотров целевой статьи. Переменная была рассчитана с использованием истории изменений исходных статей, что позволило нам отслеживать долю данного дня с внутренней ссылкой на целевую статью. Затем мы построили x _ссылку , умножив эту дробь на количество просмотров исходной статьи в этот день. В модели прогноза мы добавили итоговое количество просмотров за все дни, учитываемые в прогнозе, которые в данном случае составляют 7 дней после создания исходной статьи.

Значения параметров

В таблице 1 мы показываем подогнанные значения параметров с полосами ошибок, оцененными на основе 10 000 выборок начальной загрузки. Параметр a _connected является частью константы связи, и его не следует путать с a _link , который находится в термине y _link .

Наименьшее квадратичное соответствие параметров модели данным. Планки ошибок оцениваются с использованием начальной загрузки.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями некоммерческой лицензии Creative Commons Attribution, которая разрешает использование, распространение и воспроизведение на любом носителе, при условии, что конечным результатом будет , а не для коммерческих целей и при условии, что оригинальная работа правильно цитируется.

ССЫЛКИ И ПРИМЕЧАНИЯ

1. ↵

   H. Ebbinghaus, Über das Gedächtnis Untertitel: Untersuchungen zur Experimentellen Psychologie (Duncker & Humblot, 1885).

2. ↵

   М. Хальбвакс, Л. А. Козер, О коллективной памяти (University of Chicago Press, 1992).

3. ↵

   TE Bosch, «Исследования памяти», рабочий документ, СМИ, конфликты и демократизация (MeCoDEM, Лидс, Великобритания), 2016.

4. ↵
5. ↵
6. ↵
7. ↵
8. ↵

   C. -м. Ау Йунг, А. Ятоут, Изучение того, как запоминается прошлое: к истории вычислений посредством крупномасштабного интеллектуального анализа текста, в Трудах 20-й Международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями (CIKM’11) , стр.1231–1240.

9. ↵

   A. Jatowt, C.-m. Ау Йунг, К. Танака, Оценка времени фокусировки документа, в материалах 22-й Международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями (CIKM’13) , стр. 2273–2278.

10. ↵

    Р. Кампос, Л. И. Порту; Центр человеческого языка, Какова временная ценность веб-фрагментов, 1-й Международный семинар по временной веб-аналитике 20-й Международной конференции по всемирной паутине (TWAW’11) , стр.9–16.

11. ↵

    А. Ятоут, Э. Антуан, Я. Каваи, Т. Акияма, Отображение временных горизонтов: анализ коллективного будущего и внимания, связанного с прошлым в Twitter, в Труды 24-й Международной конференции по всемирной сети (WWW). ’15) , pp. 484–494

12. ↵

    J. Ratkiewicz, A. Flammini, F. Menczer, Traffic in social media I: Paths through information network, in Proceedings of the 2010 IEEE Second International Conference on Social Вычислительная техника (SOCIALCOM’10) , стр.452–458.

13. ↵

    М. Йошида, Й. Арасе, Т. Цунода, М. Ямамото, Просмотр страницы в Википедии отражает тенденцию веб-поиска, в материалах Proceedings of the ACM Web Science Conference 2015 (WebSci’15) , pp. 65: 1–65: 2.

14. ↵

    Т. Альтхофф, Д. Борт, Дж. Хис, А. Денгел, Анализ и прогнозирование актуальных тем в онлайн-медиа потоках, в Труды 21-й Международной конференции ACM по мультимедиа (MM’13) , С. 907–916

15. ↵

    B.Киган, Д. Гергл, Н. Контрактор, Hot off the wiki: динамика, практики и структуры в освещении Википедией катастроф в Тохоку, в Труды 7-го Международного симпозиума по вики и открытому сотрудничеству (WikiSym’11) , стр. 105–113.

16. ↵

    М. Феррон, П. Масса, Построение коллективной памяти в Википедии: пример восстаний в Северной Африке, in Труды 7-го Международного симпозиума по вики-сайтам и открытому сотрудничеству (WikiSym’11) , стр.114–123.

18. ↵

    М. Феррон, П. Масса, Психологические процессы, лежащие в основе представлений Википедии о стихийных и техногенных катастрофах, в материалах Труды восьмого ежегодного международного симпозиума по вики-сайтам и открытому сотрудничеству (WikiSym’12) , стр. 2: 1–2: 10.

19. ↵
20. ↵

    N. Kanhabua, TN Nguyen, C. Niederée, Что запускает человеческое запоминание событий ?: крупномасштабный анализ катализаторов коллективной памяти в Википедии, in Proceedings of the 14th ACM / IEEE- Объединенная конференция CS по электронным библиотекам (JCDL’14), стр.341–350.

21. ↵
22. ↵
23. ↵
24. ↵
25. ↵
26. ↵
27. ↵

    A. Paranjape, R. West, L. Zia, J. Leskovec, Улучшение структуры гиперссылок веб-сайта с использованием журналов сервера, in Proceedings Девятой Международной конференции ACM по веб-поиску и интеллектуальному анализу данных (WSDM’16) , стр. 615–624.

28. ↵

    Р. Вест, А. Паранджапе, Дж. Лесковец, Майнинг недостающих гиперссылок из следов навигации человека: тематическое исследование Википедии, в материалах Труды 24-й Международной конференции по всемирной паутине (WWW’15) , стр.1242–1252.

29. ↵
30. ↵
31. ↵
32. ↵

    Х. Пинто, Дж. М. Алмейда, М. А. Гонсалвес, Использование шаблонов раннего просмотра для прогнозирования популярности видео на YouTube, в материалах Шестой международной конференции ACM по поиску в Интернете и данным Горное дело (WSDM’13) , стр. 365–374.

33. О. Цур, А. Раппопорт, Что в хэштеге ?: Предсказание распространения идей в сообществах микроблогов, основанное на содержании, в материалах Пятой Международной конференции ACM по веб-поиску и интеллектуальному анализу данных (WSDM’12) , стр.643–652.

35. ↵

    Ю. Мацубара, Ю. Сакураи, Б. А. Пракаш, Л. Ли, К. Фалаутсос, Модели роста и падения распространения информации: модель и последствия, в Труды 18-й Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальный анализ данных (KDD’12) , стр. 6–14.

36. ↵

    К. Мюллер-Бирн, Б. Карран, Й. Леманн, М. Лучак-Рёш, Система взаимного производства или совместная разработка онтологий: что такое Викиданные ?, в Труды 11-го Международного симпозиума по открытым Сотрудничество (OpenSym’15) , стр.20: 1–20: 10.

37. ↵

    А. Киттур, Э. Х. Чи, Б. Су, Что в Википедии?: Отображение тем и конфликтов с использованием социально аннотированной структуры категорий, в Труды конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI’09) С. 1509–1512.

Благодарности: Мы благодарим Wikimedia Foundation Inc. за предоставление дампов данных Википедии в свободный доступ и за создание интерфейса прикладной программы, обеспечивающего удобный доступ к функциям, данным и метаданным вики. Источник финансирования: Это исследование является частью проекта «Коллективная память в цифровую эпоху: понимание забывания в Интернете», финансируемого Google. T.Y. был поддержан Институтом Алана Тьюринга в рамках гранта EP / N510129 / 1 Совета по исследованиям в области инженерных и физических наук. Вклад авторов: R.G.-G. собрали и проанализировали данные, участвовали в разработке исследования и составили рукопись; ЯВЛЯЮСЬ. проанализировали данные, участвовали в разработке исследования и составили рукопись; М.Т. участвовал в разработке исследования и помогал составить рукопись; T.Y. разработал и координировал исследование и помог составить рукопись. Все авторы дали окончательное разрешение на публикацию. Конкурирующие интересы: Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов. Доступность данных и материалов: В документе представлены все данные, необходимые для оценки выводов, сделанных в статье. Дополнительные данные, относящиеся к этой статье, могут быть запрошены у авторов.

• Copyright © 2017, Авторы

Сенсорная, кратковременная, рабочая и долговременная память

У людей есть несколько различных типов памяти, включая сенсорную, кратковременную, рабочую и долговременную.Вот чем они отличаются друг от друга, а также как они поражены болезнью Альцгеймера.

Сенсорная память

Сенсорная память — это очень краткое (около трех секунд) воспоминание о чувственном опыте, например о том, что мы только что видели или слышали. Некоторые сравнивают сенсорную память с быстрым снимком того, что вы только что испытали, которое быстро исчезает.

Кратковременная память

Краткосрочная память — это тот короткий период времени, когда вы можете вспомнить информацию, с которой вы только что столкнулись. Краткосрочный часто охватывает от 30 секунд до нескольких дней, в зависимости от того, кто использует этот термин.

Рабочая память

Некоторые исследователи используют термин «рабочая память» и отличают его от краткосрочной памяти, хотя они частично совпадают. Рабочую память можно определить как способность нашего мозга сохранять ограниченный объем информации доступным достаточно долго, чтобы использовать ее. Рабочая память помогает обрабатывать мысли и планы, а также воплощать идеи.

Вы можете думать о рабочей памяти как о своей краткосрочной памяти, сочетающей стратегии и знания из вашего банка долговременной памяти, чтобы помочь в принятии решения или расчетах.

Рабочая память связана с исполнительными функциями, которые часто нарушаются на ранних стадиях болезни Альцгеймера.

Долговременная память

Долговременная память включает в себя воспоминания продолжительностью от нескольких дней до десятилетий. Для успешного обучения информация должна перемещаться из сенсорной или кратковременной памяти в долговременную.

Как болезнь Альцгеймера влияет на память?

При болезни Альцгеймера одним из распространенных ранних симптомов является кратковременная потеря памяти.Обсуждая болезнь Альцгеймера, врачи часто используют термин «кратковременная потеря памяти» для обозначения периода времени, охватывающего как чрезвычайно короткие промежутки времени, например 30 секунд, так и промежуточный период времени, который может длиться до нескольких дней. .

Люди с ранними признаками болезни Альцгеймера могут часто повторять вопросы в течение нескольких часов или рассказывать ту же историю, которую они рассказывали пять минут назад.

Этот тип кратковременной потери памяти часто является одним из первых видимых признаков ухудшения когнитивных функций человека.Напротив, долговременные воспоминания человека с ранней стадией болезни Альцгеймера обычно остаются нетронутыми.

Справиться с ранней стадией болезни Альцгеймера может быть непросто. Люди могут знать в своей долговременной памяти, что им поставили диагноз Альцгеймера, а также могут осознавать и огорчаться дефицитом своей краткосрочной памяти. На этом этапе может оказаться полезным использование стратегий и советов, которые помогут сохранить информацию в памяти.

Прогресс

По мере того, как болезнь Альцгеймера прогрессирует до средней и поздней стадии, страдает и долговременная память.Вместо того, чтобы просто забыть, что она уже завтракала, ваша мать с болезнью Альцгеймера может не вспомнить, что ее собственная мать уже скончалась 20 лет назад.

На этих этапах процедурная память — знание того, как делать что-то вроде прогулки или езды на велосипеде — снижается. Это делает выполнение повседневных действий (ADL), таких как чистка зубов или купание, очень трудным, и требуется уход. близкие или профессионалы.

На более поздней стадии болезни Альцгеймера людям также становится сложно узнавать людей, которых они знают много лет, например, близких друзей или членов семьи.

Трудно наблюдать за тем, как кто-то, кого вы любите, борется с потерей памяти, но напоминание себе, что это результат болезни Альцгеймера, а не то, что выбирает человек, может помочь вам справиться и положительно отреагировать на своего любимого человека.

На ранних и даже средних стадиях болезни Альцгеймера люди все еще могут чему-то научиться (например, рутине), если это повторять достаточно часто. Однако по мере того, как болезнь Альцгеймера переходит в последние стадии, способность не только получать доступ к старым воспоминаниям, но и формировать новые, теряется.

Слово Verywell

Понимание различных типов памяти и того, как на них влияет болезнь Альцгеймера, может быть полезным для лиц, осуществляющих уход, и близких людей, страдающих деменцией.

Если вы видите признаки потери памяти у себя или у кого-то, кого вы любите, пора назначить встречу с врачом для медицинского осмотра и оценки. Этот прием может помочь определить, вызвана ли потеря памяти болезнью Альцгеймера или другим типом деменции, или же она вызвана другим заболеванием, которое может быть обратимым при выявлении и лечении.

Руководство для начинающих по LSTM и рекуррентным нейронным сетям

Данные можно понять только в обратном направлении; но надо жить вперед. — Сорен Кьеркегор, Журналы *

Содержание

Введение

Рекуррентные нейронные сети, из которых LSTM (блоки «долгосрочной краткосрочной памяти») являются наиболее мощным и хорошо известным подмножеством, представляют собой тип искусственной нейронной сети, предназначенной для распознавания шаблонов в последовательностях данных, таких как исходящие числовые временные ряды данных. от датчиков, фондовых рынков и государственных учреждений (но также включая текст, геномы, почерк и устное слово).Что отличает RNN и LSTM от других нейронных сетей, так это то, что они учитывают время и последовательность, у них есть временное измерение.

Цель этой статьи — дать студентам, изучающим нейронные сети, интуитивное представление о функционировании рекуррентных нейронных сетей, а также о назначении и структуре LSTM.

Исследования показывают, что они являются одним из самых мощных и полезных типов нейронных сетей, хотя в последнее время их превзошли в языковых задачах механизм внимания, преобразователи и сети памяти.RNN применимы даже к изображениям, которые можно разложить на серию фрагментов и рассматривать как последовательность.

Поскольку повторяющиеся сети обладают определенным типом памяти, а память также является частью человеческого состояния, мы будем проводить повторяющиеся аналогии с памятью в мозгу. ¹

Научитесь создавать приложения AI прямо сейчас »

Чтобы понять повторяющиеся сети, сначала вы должны понять основы сетей прямого распространения. Обе эти сети названы в честь того, как они передают информацию посредством серии математических операций, выполняемых в узлах сети.Один передает информацию напрямую (никогда не касаясь данного узла дважды), в то время как другой циклически проходит цикл, и последние называются повторяющимися.

В случае сетей с прямой связью примеры ввода передаются в сеть и преобразуются в выход; при обучении с учителем выходом будет метка, имя, примененное к входу. То есть они сопоставляют необработанные данные по категориям, распознавая шаблоны, которые могут сигнализировать, например, о том, что входное изображение должно быть помечено как «кошка» или «слон».”

Сеть с прямой связью обучается на помеченных изображениях, пока не сведет к минимуму ошибки, которые она допускает при угадывании их категорий. Обладая обученным набором параметров (или весов, вместе известных как модель), сеть предпринимает шаги для категоризации данных, которые она никогда не видела. Обученная сеть прямой связи может быть подвергнута воздействию любого случайного набора фотографий, и первая фотография, которой она подвергается, не обязательно изменит то, как она классифицирует вторую. Увидев фотографию кошки, сеть не увидит слона.

То есть сеть прямого распространения не имеет понятия о порядке во времени, и единственный вход, который она рассматривает, — это текущий пример, которому она подверглась. Сети прямого распространения страдают амнезией в отношении своего недавнего прошлого; они с ностальгией вспоминают только формирующие моменты тренировок.

Рекуррентные сети, с другой стороны, принимают в качестве входных данных не только текущий пример входа, который они видят, но также и то, что они воспринимали ранее во времени.Вот схема ранней простой рекуррентной сети, предложенной Элманом, где BTSXPE в нижней части рисунка представляет пример ввода в текущий момент, а КОНТЕКСТНЫЙ БЛОК представляет собой результат предыдущего момента.

Решение, которое было достигнуто повторяющейся сетью на временном шаге t-1 , влияет на решение, которое будет достигнуто на мгновение позже на временном шаге t . Итак, у повторяющихся сетей есть два источника входных данных, настоящее и недавнее прошлое, которые в совокупности определяют, как они реагируют на новые данные, как и мы в жизни.

Рекуррентные сети отличаются от сетей с прямой связью тем, что петля обратной связи, связанная с их прошлыми решениями, принимает свои собственные выходные данные момент за моментом в качестве входных данных. Часто говорят, что у повторяющихся сетей есть память. ² Добавление памяти к нейронным сетям имеет цель: информация содержится в самой последовательности, и повторяющиеся сети используют ее для выполнения задач, которые не могут выполнять сети прямого распространения.

Эта последовательная информация сохраняется в скрытом состоянии повторяющейся сети, которому удается охватывать множество временных шагов, поскольку она каскадно продвигается вперед, влияя на обработку каждого нового примера.Он находит корреляции между событиями, разделенными множеством моментов, и эти корреляции называются «долгосрочными зависимостями», потому что последующее событие во времени зависит от одного или нескольких предшествующих событий и является их функцией. Один из способов думать о RNN заключается в следующем: они представляют собой способ распределения веса с течением времени.

Подобно тому, как человеческая память невидимо циркулирует в теле, влияя на наше поведение, не раскрывая его полной формы, информация циркулирует в скрытых состояниях повторяющихся сетей.Английский язык полон слов, которые описывают петли обратной связи памяти. Когда мы говорим, например, что человека преследуют его дела, мы просто говорим о последствиях, которые прошлые результаты оказывают на настоящее время. Французы называют это « Le passé qui ne pas pas » или «Прошлое, которое не проходит».

Мы опишем процесс передачи памяти вперед математически:

Скрытое состояние на временном шаге t — h_t . Это функция ввода на том же временном шаге x_t , модифицированном весовой матрицей W (как та, которую мы использовали для сетей прямого распространения), добавленной к скрытому состоянию предыдущего временного шага h_t-1 , умноженному с помощью собственной матрицы U «скрытое состояние в скрытое состояние», иначе известной как матрица перехода и аналогичной цепи Маркова.Матрицы весов — это фильтры, которые определяют, насколько важны как текущие входные данные, так и прошлое скрытое состояние. Сгенерированная ими ошибка будет возвращена посредством обратного распространения ошибки и будет использоваться для корректировки их весов до тех пор, пока ошибка не станет более низкой.

Сумма введенного веса и скрытого состояния сжимается функцией φ — либо логистической сигмоидной функцией, либо tanh, в зависимости от — которая является стандартным инструментом для сжатия очень больших или очень малых значений в логистическом пространстве, а также сделать градиенты работоспособными для обратного распространения ошибки.

Поскольку этот цикл обратной связи возникает на каждом временном шаге в серии, каждое скрытое состояние содержит следы не только предыдущего скрытого состояния, но также всех тех, которые предшествовали h_t-1 , пока память может сохраняться.

Учитывая серию букв, повторяющаяся сеть будет использовать первый символ, чтобы помочь определить свое восприятие второго символа, так что начальное q может привести к выводу, что следующая буква будет и , в то время как начальное значение t может привести к выводу, что следующая буква будет h .

Поскольку повторяющиеся сети охватывают время, их, вероятно, лучше всего проиллюстрировать с помощью анимации (первую появившуюся вертикальную линию узлов можно рассматривать как сеть прямого распространения, которая становится повторяющейся по мере развертывания во времени).

как работают рекуррентные нейронные сети

На приведенной выше диаграмме каждый x является примером ввода, w — это веса, которые фильтруют входные данные, a — это активация скрытого слоя (комбинация взвешенного ввода и предыдущее скрытое состояние), а b — это выход скрытого слоя после того, как он был преобразован или сжат с использованием выпрямленного линейного или сигмовидного блока.

Помните, что цель повторяющихся сетей — точно классифицировать последовательный ввод. Для этого мы полагаемся на обратное распространение ошибки и градиентный спуск.

Обратное распространение в сетях с прямой связью движется назад от окончательной ошибки через выходы, веса и входы каждого скрытого слоя, приписывая этим весам ответственность за часть ошибки путем вычисления их частных производных — ∂E / ∂w , или отношения между их темпами изменения.Эти производные затем используются нашим правилом обучения, градиентным спуском, для корректировки весов вверх или вниз, в зависимости от того, какое направление уменьшает ошибку.

Рекуррентные сети полагаются на расширение обратного распространения, называемое обратным распространением во времени или BPTT. Время в этом случае просто выражается четко определенной, упорядоченной серией вычислений, связывающих один временной шаг с другим, и все, что необходимо для обратного распространения ошибки, — это работать.

Нейронные сети, рекуррентные они или нет, представляют собой просто вложенные составные функции, такие как f (g (h (x))) .Добавление элемента времени только расширяет ряд функций, для которых мы вычисляем производные с помощью цепного правила.

Усеченный BPTT

Усеченный BPTT — это приближение к полному BPTT, которое предпочтительнее для длинных последовательностей, поскольку прямая / обратная стоимость полного BPTT на обновление параметра становится очень высокой на многих временных шагах. Обратной стороной является то, что градиент может течь только обратно из-за этого усечения, поэтому сеть не может изучать зависимости, которые являются такими же длинными, как в полном BPTT.

Как и большинство нейронных сетей, повторяющиеся сети устарели. К началу 1990-х годов проблема исчезающего градиента стала основным препятствием для повторяющейся чистой производительности.

Так же, как прямая линия выражает изменение x вместе с изменением y, градиент выражает изменение всех весов с учетом изменения ошибки. Если мы не можем знать градиент, мы не сможем настроить веса в направлении, которое уменьшит ошибку, и наша сеть перестает учиться.

Рекуррентные сети, стремящиеся установить связи между конечным выходом и событиями за много шагов до этого, были затруднены, потому что очень трудно понять, насколько важны удаленные входы. (Как и прапрапрадеды — * — бабушки и дедушки, их количество быстро увеличивается, и их наследие часто остается неясным.)

Частично это связано с тем, что информация, проходящая через нейронные сети, проходит через множество этапов умножения.

Каждый, кто изучал сложные проценты, знает, что любая величина, часто умноженная на величину, немного превышающую единицу, может стать неизмеримо большим (действительно, эта простая математическая истина лежит в основе сетевых эффектов и неизбежного социального неравенства).Но верно и обратное — умножение на величину, меньшую единицы. Игроки быстро разоряются, когда выигрывают всего 97 центов на каждый доллар, вложенный в игровые автоматы.

Поскольку слои и временные шаги глубоких нейронных сетей связаны друг с другом посредством умножения, производные подвержены исчезновению или взрыву.

Взрывающиеся градиенты относятся к каждому весу так, как если бы это была пресловутая бабочка, взмахи крыльев которой вызывают отдаленный ураган. Градиенты этих весов становятся насыщенными на верхнем уровне; я.е. они считаются слишком сильными. Но взрывные градиенты можно решить относительно легко, потому что они могут быть усечены или сжаты. Исчезающие градиенты могут стать слишком маленькими для компьютеров или сетей для обучения, что труднее решить.

Ниже вы видите эффекты многократного применения сигмовидной функции. Данные сглаживаются до тех пор, пока на больших участках не будет обнаруживаемого наклона. Это аналогично исчезновению градиента, когда он проходит через множество слоев.

В середине 90-х годов немецкие исследователи Зепп Хохрайтер и Юрген Шмидхубер предложили вариант рекуррентной сети с так называемыми модулями долгосрочной краткосрочной памяти или LSTM в качестве решения проблемы исчезающего градиента.

LSTM помогают сохранить ошибку, которая может распространяться во времени и слоях. Поддерживая более постоянную ошибку, они позволяют повторяющимся сетям продолжать обучение в течение многих временных шагов (более 1000), тем самым открывая канал для удаленной связи причин и следствий.Это одна из центральных проблем машинного обучения и искусственного интеллекта, поскольку алгоритмы часто сталкиваются с средами, в которых сигналы вознаграждения редки и отсрочены, например, сама жизнь. (Религиозные мыслители решали ту же проблему с помощью идей кармы или божественной награды, теоретизируя невидимые и отдаленные последствия наших действий.)

LSTM содержат информацию вне нормального потока рекуррентной сети в закрытой ячейке. Информация может храниться, записываться или считываться из ячейки, во многом как данные в памяти компьютера.Ячейка принимает решения о том, что хранить и когда разрешать чтение, запись и стирание, через открывающиеся и закрывающиеся ворота. Однако, в отличие от цифрового хранилища на компьютерах, эти вентили являются аналоговыми, реализованными с поэлементным умножением на сигмоиды, которые находятся в диапазоне от 0 до 1. Аналоговый имеет преимущество перед цифровым в том, что он дифференцируемый и, следовательно, подходит для обратного распространения.

Эти шлюзы воздействуют на сигналы, которые они получают, и, подобно узлам нейронной сети, они блокируют или передают информацию в зависимости от ее мощности и импорта, которую они фильтруют с помощью своих собственных наборов весов.Эти веса, как и веса, которые модулируют входные и скрытые состояния, регулируются посредством повторяющегося процесса обучения сети. То есть ячейки узнают, когда разрешить ввод, оставить или удалить данные, посредством итеративного процесса предположений, ошибок обратного распространения и корректировки весов с помощью градиентного спуска.

На схеме ниже показано, как данные проходят через ячейку памяти и управляются ее воротами.

Здесь много движущихся частей, поэтому, если вы новичок в LSTM, не торопитесь с этой диаграммой — созерцайте ее.Через несколько минут он начнет раскрывать свои секреты.

Начиная с нижней части, тройные стрелки показывают, где информация попадает в ячейку в нескольких точках. Эта комбинация текущего ввода и прошлого состояния ячейки подается не только в саму ячейку, но и в каждый из трех ее ворот, которые решают, как будет обрабатываться вход.

Черные точки — это сами ворота, которые определяют, соответственно, разрешить ли новый ввод, стереть ли текущее состояние ячейки и / или позволить этому состоянию влиять на выход сети на текущем временном шаге. S_c — текущее состояние ячейки памяти, а g_y_in — текущий вход в нее. Помните, что каждые ворота могут быть открыты или закрыты, и они будут рекомбинировать свое открытое и закрытое состояния на каждом шаге. Клетка может забыть свое состояние или нет; быть написанным или нет; и считываться с каждого временного шага или нет, и эти потоки представлены здесь.

Большие жирные буквы обозначают результат каждой операции.

Вот еще одна диаграмма для хорошей оценки, сравнивающая простую рекуррентную сеть (слева) с ячейкой LSTM (справа).Синие линии можно игнорировать; легенда полезна.

Важно отметить, что ячейки памяти LSTM отводят разные роли сложению и умножению при преобразовании входных данных. Центральный знак плюс на обеих диаграммах, по сути, является секретом LSTM. Каким бы глупо это ни казалось, это базовое изменение помогает им сохранить постоянную ошибку, когда она должна передаваться обратно на глубину. Вместо того, чтобы определять последующее состояние ячейки, умножая ее текущее состояние на новый ввод, они складывают два, и это буквально имеет значение.(Разумеется, ворота забывания все еще полагаются на умножение.)

Различные наборы весов фильтруют вход на вход, выход и забывание. Элемент забывания представлен как линейная функция идентичности, потому что, если вентиль открыт, текущее состояние ячейки памяти просто умножается на единицу для распространения вперед еще на один временной шаг.

Кроме того, хотя мы говорим о простых взломах, показано, что смещение 1 к воротам забывания каждой ячейки LSTM также улучшает производительность.( Суцкевер, с другой стороны, рекомендует смещение 5. )

Вы можете задаться вопросом, почему LSTM имеют шлюз забывания, когда их цель — связать удаленные вхождения с окончательным выводом. Что ж, иногда хорошо забыть. Например, если вы анализируете текстовый корпус и подходите к концу документа, у вас может не быть оснований полагать, что следующий документ имеет к нему какое-либо отношение, и поэтому ячейка памяти должна быть установлена ​​на ноль перед net принимает первый элемент следующего документа.

На схеме ниже вы можете увидеть ворота в действии: прямые линии представляют закрытые ворота, а пустые круги — открытые. Линии и круги, идущие горизонтально вниз по скрытому слою, — это ворота забыть.

Следует отметить, что в то время как сети прямого распространения сопоставляют один вход с одним выходом, повторяющиеся сети могут сопоставлять один вход со многими, как указано выше (одно изображение — множество слов в подписи), многие ко многим (перевод) или многие к одному (классификация). голос).

Вы также можете задаться вопросом, каково точное значение входных вентилей, которые защищают ячейку памяти от поступления новых данных, и выходных вентилей, которые не позволяют им влиять на определенные выходы RNN. Вы можете думать о LSTM как о разрешении нейронной сети одновременно работать в разных масштабах времени.

Давайте возьмем человеческую жизнь и представим, что мы получаем различные потоки данных об этой жизни во временном ряду. Геолокация на каждом временном шаге очень важна для следующего временного шага, поэтому шкала времени всегда открыта для последней информации.

Возможно, этот человек — прилежный гражданин, который голосует каждые пару лет. В демократическое время мы хотели бы обратить особое внимание на то, что они делают во время выборов, прежде чем они вернутся к зарабатыванию на жизнь, и вдали от более серьезных проблем. Мы бы не хотели, чтобы постоянный шум геолокации влиял на наш политический анализ.

Если этот человек также является прилежной дочерью, то, возможно, мы сможем построить семейное время, которое изучит закономерности в телефонных звонках, которые происходят регулярно каждое воскресенье и ежегодно увеличиваются в период праздников.Мало общего с политическими циклами или геолокацией.

Остальные данные такие. Музыка полиритмична. Текст содержит повторяющиеся темы с разными интервалами. Фондовые рынки и экономика испытывают колебания в пределах более длинных волн. Они работают одновременно в разных временных масштабах, которые могут захватывать LSTM.

Закрытые рекуррентные блоки (ГРУ)

Стробируемый рекуррентный блок (GRU) — это, по сути, LSTM без выходного шлюза, который, следовательно, полностью записывает содержимое из своей ячейки памяти в большую сеть на каждом временном шаге.

Вот несколько идей, которые следует учитывать при ручной оптимизации гиперпараметров для RNN:

• Остерегайтесь переобучения , которое происходит, когда нейронная сеть по существу «запоминает» данные обучения. Переобучение означает, что вы получаете отличную производительность на обучающих данных, но сетевая модель бесполезна для прогнозирования вне выборки.
• Регуляризация помогает: методы регуляризации включают, среди прочего, l1, l2 и dropout.
• Так что имейте отдельный набор тестов, на котором сеть не обучается.
• Чем больше сеть, тем мощнее, но ее также легче переоборудовать. Не хочу пытаться выучить миллион параметров из 10 000 примеров — параметров> примеры = проблема .
• Больше данных почти всегда лучше, потому что это помогает бороться с переобучением.
• Обучение в течение нескольких эпох (полные проходы по набору данных).
• Оцените производительность испытательной установки в каждую эпоху, чтобы знать, когда остановиться (ранняя остановка).
• В общем, может помочь укладка слоев.
• Для LSTM используйте функцию активации softsign (не softmax) поверх tanh (она быстрее и менее подвержена насыщению (~ 0 градиентов)).
Апдейтеры
• : RMSProp, AdaGrad или импульс (Nesterovs) обычно хороший выбор. AdaGrad также снижает скорость обучения, что иногда может помочь.
• Наконец, вспомните нормализацию данных, функцию потери MSE + функцию активации идентичности для регрессии, инициализацию веса Ксавьера

Другие сообщения Pathmind Wiki

• На самом деле Сорен Кьеркегор не совсем так сказал: вместо «данные» он использовал слово «жизнь».Но для алгоритма эти два слова взаимозаменяемы, и нам важно понимание алгоритма.

1) Хотя повторяющиеся сети могут показаться далекими от обычного искусственного интеллекта, мы считаем, что на самом деле интеллект, вероятно, глупее, чем мы думали. То есть с простой петлей обратной связи, служащей памятью, у нас есть один из основных компонентов сознания — необходимый, но недостаточный компонент. Другие, не обсуждаемые выше, могут включать дополнительные переменные, которые представляют сеть и ее состояние, а также структуру для логики принятия решений на основе интерпретации данных.Последнее, в идеале, было бы частью более крупного цикла решения проблем, который вознаграждает успех и наказывает неудачу, как и обучение с подкреплением. Если подумать, DeepMind уже построил это…

2) Все нейронные сети, параметры которых были оптимизированы, имеют в некотором смысле память, потому что эти параметры являются следами прошлых данных. Но в сетях с прямой связью эта память может быть заморожена во времени. То есть после обучения сети модель, которую она изучает, может быть применена к большему количеству данных без дальнейшей адаптации.Кроме того, он является монолитным в том смысле, что одна и та же память (или набор весов) применяется ко всем входящим данным. Рекуррентные сети, которые также называются динамическими (перевод: «изменяющиеся») нейронными сетями, отличаются от сетей прямого распространения не столько наличием памяти, сколько тем, что придают особый вес событиям, происходящим в серии. Хотя эти события не обязательно должны следовать друг за другом немедленно, предполагается, что они связаны, пусть даже удаленно, одним и тем же временным потоком. Сети прямого распространения не делают такого предположения.Они относятся к миру как к ведру объектов без порядка и времени. Может быть полезно сопоставить два типа нейронной сети с двумя типами человеческого знания. В детстве мы учимся распознавать цвета, и всю оставшуюся жизнь мы узнаем цвета, где бы мы их ни видели, в самых разных контекстах и ​​независимо от времени. Нам нужно было выучить цвета только один раз. Это знание подобно памяти в сетях прямого распространения; они полагаются на прошлое без границ, неопределенного. Спросите их, какого цвета их кормили пять минут назад, и они не знают и не заботятся.Они страдают кратковременной амнезией. С другой стороны, мы также учимся в детстве расшифровывать звуковой поток, называемый языком, и значения, которые мы извлекаем из таких звуков, как «палец», «косуля» или «z», всегда сильно зависят от звуков, предшествующих (и следующих за ним). ) их. Каждый шаг последовательности строится на том, что было раньше, и смысл вытекает из их порядка. Действительно, целые предложения сообщают о значении каждого слога в них, а их избыточные сигналы действуют как защита от окружающего шума.Это похоже на память о повторяющихся сетях, которые обращаются за помощью к определенному срезу прошлого. Оба типа сетей по-разному переносят прошлое или разные прошлые.

Потеря памяти и забывчивость

Сколько раз вы заходили в комнату и забывали, что собирались там делать? Напрасно искали ключи, которые таинственным образом исчезли? Забыли имя человека, которого вы должны знать? Эти моменты забывчивости известны как возрастная потеря памяти (ARML).Они случаются со всеми — даже с молодыми людьми. Они могут заставить вас задуматься, теряете ли вы свое преимущество, и это понятно. Фактически, к 60 годам более половины взрослых так же озабочены своей памятью.

Однако эти незначительные провалы в памяти обычно являются результатом нормальных изменений в структуре и функциях вашего мозга. Исследования памяти показывают, что около трети здоровых пожилых людей испытывают трудности с декларативной памятью (способностью вспоминать факты), но значительное число 80-летних справляются с трудными тестами на память не хуже, чем люди в возрасте от 30 до 30 лет.

Исследования также показывают, что как только что-то усвоено, оно одинаково хорошо сохраняется для всех возрастных групп, даже если пожилым людям требуется немного больше времени, чтобы выучить это. Это означает, что по мере того, как вы становитесь старше, вам, возможно, придется уделять больше внимания новой информации, которую вы хотите запомнить, или использовать другие способы улучшить свой процесс обучения и вызвать воспоминания.

Нормальная потеря памяти в сравнении с деменцией

Существует разница между нормальной потерей памяти и более серьезным заболеванием, например, деменцией.Многие люди с возрастом испытывают незначительную потерю памяти и забывчивость, и это нормальная часть старения. Однако эти провалы в памяти иногда могут быть признаком слабоумия.

Существует одно основное различие между нормальным ARML и деменцией: ARML мало влияет на вашу повседневную работоспособность, и вы можете жить нормальной и независимой жизнью. С другой стороны, деменция — это стойкое ухудшение вашей памяти, языка, суждений и абстрактного мышления.

Например, если вы забыли, куда положили ключи от машины, это признак нормального ARML.Но забыть, для чего нужны ключи, — это признак слабоумия.

Распространенные проблемы потери памяти и забывчивости

Здоровые люди могут испытывать потерю памяти и забывчивость в любом возрасте.

Вот шесть проблем с памятью, которые считаются нормальными:

• Неверная атрибуция. Неправильная атрибуция происходит, когда вы точно запоминаете только часть чего-либо и забываете такую ​​деталь, как время, место или человека.Этот тип потери памяти также может произойти, если вы считаете, что возникшая у вас мысль была оригинальной, хотя на самом деле она возникла из-за того, что вы ранее читали или слышали, но о чем забыли. Это становится более распространенным с возрастом, потому что с возрастом растут и ваши воспоминания.
• Внушаемость. Это похоже на неправильную атрибуцию. Внушаемость возникает, когда ваше воспоминание о чем-то изменено ложной информацией от другого человека или источника. Например, вы могли правильно вспомнить, что ваш любимый игрушечный поезд в детстве был синим.Но ваш брат сказал, что он красный, так что со временем ваша память изменилась, и теперь вы помните, что поезд был красным.
• Мимолетность. Это тенденция забывать факты или события с течением времени. Память имеет свойство «пользуйся или теряй». Другими словами, у вас меньше шансов забыть воспоминания, которые вы вспоминаете и используете чаще всего. Мимолетность может показаться признаком слабости памяти. Однако исследователи мозга считают, что это полезно, потому что оно очищает ваш мозг от неиспользуемых воспоминаний и освобождает место для новых, более полезных.
• Рассеянность. Этот тип забывчивости случается, когда вы не уделяете достаточно внимания. Вы забыли, куда положили ключи, потому что не зацикливались на том, где их кладете. Ваше внимание было куда-то еще. Рассеянность также может означать, что вы забыли что-то сделать в определенное время, например, принять лекарство или записаться на прием.
• Блокировка. Кто-нибудь когда-нибудь задавал вам вопрос, и ответ крутился у вас на языке, но вы просто не могли об этом подумать? Это называется блокировкой.Блокировка — это временная неспособность вспомнить воспоминания. Во многих случаях барьер — это воспоминание, подобное тому, которое вы ищете. Эта конкурирующая память не дает вам запомнить нужную информацию.
• Смещение. Даже самые яркие воспоминания — не безупречные снимки реальности. Ваш личный опыт, убеждения, знания и настроение влияют на ваши воспоминания и восприятие, когда они закодированы в вашем мозгу. Это означает, что когда вы восстанавливаете воспоминания, ваше настроение и другие предубеждения в этот момент могут влиять на то, какую информацию вы на самом деле вспоминаете.

Причины потери памяти и забывчивости

Вы можете найти утешение, зная, что существует множество излечимых причин незначительной временной потери памяти и забывчивости. Ваше общее состояние здоровья и окружающая среда — это всего лишь несколько. Когда вы предпримете шаги для оценки и лечения этих причин, вы можете обнаружить, что к вам вернулась память.

Вот несколько общих факторов, которые могут повлиять на вашу память:

• Недосыпание. Недосыпание — главный фактор потери памяти и забывчивости. Вы должны стремиться к тому, чтобы спать по шесть-восемь часов каждую ночь, для лучшей функции памяти. Регулярные привычки сна — например, ложиться спать в одно и то же время каждую ночь и просыпаться в одно и то же время каждое утро — также могут сделать вас менее забывчивым.
• Стресс и тревога. Каждый испытывает определенный стресс и беспокойство. То, как вы справляетесь с этими чувствами, важно для вашего общего здоровья и благополучия.При отсутствии лечения стресс и беспокойство могут способствовать потере памяти и забывчивости. Но если вы сосредоточитесь на подзарядке батарей, когда жизнь кажется невыносимой, скорее всего, ваша память восстановится.
• Депрессия. Не все, кто борется с депрессией, испытывают ее одинаково. Однако это может повлиять на вашу способность концентрироваться, запоминать детали, оставаться организованным и принимать решения. Обращение за профессиональной помощью и лечение депрессии может положительно повлиять на многие области вашей жизни, включая вашу память.
• Проблемы с щитовидной железой. Ваша щитовидная железа контролирует ваш метаболизм, что также может влиять на вашу память. Если у вас гипотиреоз (недостаточная активность щитовидной железы), процессы в организме замедляются. Это может заставить вас чувствовать себя вялым и забывчивым. Если у вас гипертиреоз (сверхактивная щитовидная железа), процессы в вашем организме ускоряются. Это может сбить вас с толку и дезорганизовать. Простой анализ крови может определить, есть ли у вас проблемы с щитовидной железой.
• Дефицит витамина B12. Достаточное количество витамина B12 может помочь защитить ваш мозг от потери памяти и забывчивости. Хорошие источники витамина B12 включают нежирные молочные продукты, мясо и птицу, яйца и морепродукты. С возрастом усвоение питательных веществ замедляется, что затрудняет получение организмом необходимых витаминов для правильного функционирования. Если у вас дефицит витамина B12, вы можете получать ежемесячные инъекции, чтобы оставаться здоровым.
• Злоупотребление алкоголем. Чрезмерное употребление алкоголя может нарушить кратковременную память даже после того, как действие алкоголя прошло.Лучше придерживаться рекомендации не более двух напитков в день для мужчин и не более одного напитка в день для женщин. Один напиток обычно определяется как 1,5 унции крепких спиртных напитков, 5 унций вина или 12 унций пива.
• Лекарства. Многие лекарства, отпускаемые по рецепту и без рецепта, или их комбинации могут повлиять на вашу память, вызывая спутанность сознания или сонливость. Это может затруднить уделение пристального внимания новой информации. Обычные лекарства, влияющие на вашу память и функцию мозга, включают антигистаминные, антидепрессанты, успокаивающие, миорелаксанты, снотворные и обезболивающие.Если вы подозреваете, что лекарства влияют на вашу память, поговорите со своим врачом.

Стратегии предотвращения потери памяти и забывчивости

Те же стратегии, которые способствуют укреплению здоровья и благополучия, также помогают развить сильный ум и память. Принимая меры по предотвращению потери памяти и забывчивости, вы улучшите и другие аспекты своей жизни.

Вот шаги, которые вы можете предпринять, чтобы предотвратить потерю памяти и забывчивость:

• Регулярно занимайтесь спортом. Физическая подготовка и умственная подготовка идут рука об руку. Упражнения полезны для ваших легких, и исследования показывают, что люди с хорошей функцией легких, как правило, обладают более острой памятью и функцией мозга. Регулярные упражнения также помогают снизить риск диабета, высокого уровня холестерина, высокого кровяного давления и инсульта — болезней, которые могут привести к потере памяти. Итак, прогуляйтесь по кварталу, воспользуйтесь лестницей вместо лифта, займитесь физическими упражнениями или изучите новый вид спорта, например, теннис. Все это может помочь защитить от потери памяти и забывчивости.
• Соблюдайте сбалансированную диету. Сбалансированная диета, богатая сложными углеводами (цельнозерновые, бобы, фрукты и овощи) и жирными кислотами омега-3 (лосось, скумбрия, канола и грецкие орехи) важна для вашего общего здоровья, а также для вашего мозга. Старайтесь избегать насыщенных и трансжиров, которые могут закупорить артерии и повысить уровень ЛПНП (плохого холестерина). Вам также следует избегать употребления лишних калорий, чтобы поддерживать здоровый вес. Это может снизить риск таких заболеваний, как диабет и гипертония, которые могут ухудшить вашу память.
• Высыпайтесь. Как уже упоминалось ранее, сон важен для правильной работы мозга, и вам следует стремиться к тому, чтобы спать по шесть-восемь часов каждую ночь. Качество — это ключ к успеху. Некоторые люди с проблемами дыхания могут спать по 10 часов и не чувствовать себя отдохнувшими. У других возникают проблемы с засыпанием и засыпанием из-за бессонницы, которая с возрастом становится все более распространенной. Определенные привычки могут помочь вам добиться качественного сна каждую ночь:
  • Установите и поддерживайте регулярный режим сна
  • Делать зарядку утром, а не вечером
  • Избегайте кофе и других источников кофеина
  • Не спать днем ​​
  • Выпить стакан теплого молока перед сном
• Создайте сильную сеть поддержки. Построение и поддержание крепких, здоровых отношений с членами семьи, друзьями, соседями и другими членами сообщества может улучшить вашу умственную работоспособность во многих отношениях. Часто это связано с деятельностью, которая бросает вызов вашему разуму и может помочь предотвратить одиночество, стресс и депрессию. Важно иметь группу поддержки, состоящую из людей, которые будут поддерживать и воспитывать вас. Итак, восстановите отношения со старыми друзьями, вступите в книжный клуб или посетите свой общественный центр.
• Продолжайте учиться. Исследования показывают, что существует сильная взаимосвязь между вашим уровнем образования и умственными способностями, включая память. Другими словами, чем больше образования вы получите, тем сильнее будет ваш разум и лучше ваша память. Независимо от вашего уровня образования, вы можете учиться всю жизнь. Возьмите уроки обучения взрослых, регулярно читайте, будьте в курсе текущих дел, найдите новое хобби или поиграйте в увлекательные игры.